YOLOv5 هي عائلة من نماذج الكشف عن الأشياء المدربة على مجموعة بيانات COCO. يتكون من ثلاث طبقات التفاف تتنبأ بموقع المربعات المحيطة والنتائج وفئات الكائنات. تشبه بنية YOLOv5 بنية YOLOv3 و YOLOv4 ، ولكن مع بعض الاختلافات الرئيسية. YOLOv5 ، استنادًا إلى Transformer Prediction Head ، هو نموذج YOLOv5 تمت ترقيته. يستخدم الباحثون أيضًا نموذج انتباه الكتلة التلافيفية لتحديد مناطق الانتباه في إعدادات الكائنات المزدحمة. في هذه الأطروحة يتم تنفيذ YOLOv5 متقدم. من خلال دراسة مقارنة بين نهجنا والنماذج الأخرى الموجودة ، يتم تقديم أهمية هذا النهج الجديد