详细介绍YOLOv5s原理，分点介绍输入端、主干网、颈部、输出端。

YOLOv5s是一种目标检测算法，其原理如下：

1. 输入端：YOLOv5s的输入是一张图像，这张图像会被分成多个网格，每个网格都会预测一个或多个物体。

2. 主干网：YOLOv5s使用的主干网是CSPDarknet53，它是一种卷积神经网络，用于从图像中提取特征。

3. 颈部：YOLOv5s的颈部是一个SPP模块，它可以捕捉不同尺度的特征，以提高物体检测的准确性。

4. 输出端：YOLOv5s的输出是一个预测框列表，每个预测框包含物体的边界框和概率。它还可以输出物体的类别和置信度，以帮助识别物体。

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