yolov5 结构图

很抱歉，我无法提供图片或图形化的结构图。但是，YOLOv5的结构可以用以下文字描述：

YOLOv5是一种目标检测算法，它基于YOLO（You Only Look Once）系列的思想。YOLOv5采用了一种单阶段检测器的方法，通过将整个图像作为输入，在单个前向传递中直接预测边界框和类别。

YOLOv5的网络结构主要由如下几个部分组成：
1. Backbone：包括一个卷积神经网络（CNN）作为主干网络，用于提取图像特征。YOLOv5使用的主干网络可以是CSPDarknet53、CSPResNeXt50、CSPResNet50等。
2. Neck：用于从不同尺度的特征图中提取更丰富的语义信息，并将它们融合到一起。YOLOv5使用的融合方法是PANet（Path Aggregation Network）。
3. Head：用于在不同尺度特征图上进行检测。YOLOv5的检测头由一系列卷积层和全连接层组成，用于预测边界框的位置和类别。

整个YOLOv5网络结构是端到端训练的，通过在大规模数据集上进行监督学习来优化模型参数，以便准确地检测图像中的目标物体。

请注意，以上是对YOLOv5结构的简要描述，实际的网络结构可能会有一些细微的变化和改进。