yolov5s采用了哪些结构

Yolov5s 是基于单级检测器 YOLOv5 的一个版本，其主要结构包括：

1. CSPDarknet53：一个修改版的 Darknet53 网络，通过使用 CSP（Cross Stage Partial）结构来减少参数量和计算量，提高网络的效率和准确率。

2. SPP（Spatial Pyramid Pooling）结构：在 CSPDarknet53 的最后添加了一个 SPP 结构，用于对不同尺度的特征图进行池化，提高了网络对目标物体的检测能力。

3. PAN（Path Aggregation Network）：一个多尺度特征融合模块，通过将不同尺度的特征图进行聚合，提高了网络对不同大小目标的检测能力。

4. YOLOv5 Head：一个由卷积层和全连接层组成的输出头部，用于对检测目标的位置和类别进行预测。

以上是 Yolov5s 的主要结构，通过这些结构，网络可以实现对不同大小和种类的目标进行准确的检测。