请细致描述一遍yolov5的结构框架

Yolov5是一种基于YOLO算法的目标检测模型，其结构框架包括输入层、特征提取层、特征融合层、输出层四个部分。

首先是输入层，将图像输入到神经网络中。接着是特征提取层，它包括多个卷积层和池化层，用于提取特征信息。这些层使用卷积核对输入图像进行卷积计算，提取出不同尺度的特征图，这些特征图包含了图像的语义信息。

接下来是特征融合层，该层主要用于将不同尺度的特征图进行融合，提高模型的检测效果。这些融合操作通常涉及跨层连接，以便将特征图中的低级和高级特征进行合并。

最后是输出层，它是利用融合后的特征图，对图像中的目标进行检测和分类。此外，输出层还可以对检测到的目标进行回归，以估计目标在图像中的位置和大小。

综上所述，Yolov5的结构框架为输入层、特征提取层、特征融合层、输出层，通过这些层的协同作用对图像中的物体进行检测和分类，达到高效准确的目标检测。