yolov5分类算法原理

Yolov5 是一种目标检测算法，它的分类算法原理是基于深度卷积神经网络（CNN）的特征提取和分类模型。具体过程如下：

1. 输入图像经过一系列卷积层和池化层，提取图像特征。

2. 特征图通过全局平均池化层压缩为一个向量，该向量表示整个图像的特征。

3. 向量通过一层全连接层，得到每个类别的得分。

4. 通过softmax函数将得分映射到概率分布，得到每个类别的概率。

5. 根据预设的阈值，筛选出概率大于阈值的类别，作为输出结果。

Yolov5 的分类算法与传统的物体识别算法不同，它不需要预先选定物体的位置，而是直接对整个图像进行分类和定位，因此具有较高的检测速度和准确率。