yolov5s目标检测流程图

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的目标检测算法，它在实时性和准确度上取得了很好的平衡，特别适合于实时应用场景。YOLOv5s的目标检测流程大致包括以下几个步骤：

1. **输入处理**：首先，原始图像被输入到模型中。图像可能会进行预处理，如缩放、归一化等，以便适应模型的输入要求。

2. **特征提取**：YOLOv5利用预训练的网络（如CSPDarknet或EfficientNet）提取图像的特征。这些特征表示了图像中的不同区域和可能存在的物体。

3. **分割和预测**：模型将图像划分为固定大小的网格（grid cells），每个网格负责检测其中包含的物体。对于每个网格，模型会对每个预先定义的类别进行预测，包括物体的边界框（bounding box）位置和置信度。

4. **锚点匹配**：YOLOv5使用anchor boxes（预定义的候选框）来匹配真实目标。网络会为每个候选框计算其与实际目标的IoU（Intersection over Union），并调整预测结果。

5. **非极大值抑制（NMS）**：在多个预测结果中，可能存在重叠的边界框。NMS会选择置信度高且与其他预测框IoU低的边界框作为最终结果，减少冗余检测。

6. **输出与后处理**：最后，模型生成一个包含所有检测到的对象的列表，包括类别、边界框坐标和置信度评分。这些信息通常会被用于后续的人机交互或存储。