yolov5简略网络结构图

### YOLOv5简化版网络架构图

YOLOv5采用了模块化的网络设计，整体结构可以分为三大核心组件：

#### 1. Backbone (主干网络)
Backbone负责提取输入图像的基础特征。通常使用的模型包括CSPDarknet53等改进型卷积神经网络[^1]。

Input Image -> Convolutional Layers -> CSPDarknet53 or similar architecture

#### 2. Neck (颈部网络)
Neck连接Backbone与Head，在此阶段通过FPN（Feature Pyramid Network）、PANet（Path Aggregation Network）等方式增强多尺度特征融合能力，提升检测精度。

CSPDarknet Output -> FPN/PANet -> Enhanced Multi-scale Features

#### 3. Head (头部网络)
Head用于最终的目标分类和边界框回归预测。该部分会根据不同任务需求调整输出层的设计。

Enhanced Features -> Detection Heads -> Class Scores & Bounding Boxes

为了更直观地展示这一流程，以下是基于上述描述绘制的一个简化版本的YOLOv5网络架构图：

graph LR;
    A[Input Image] -->|Convolution Operations| B[CSPDarknet53];
    B -->|FPN/PANet Feature Fusion| C[Enhanced Multi-Scale Features];
    C -->|Detection Heads| D(Class Scores and Bounding Box Predictions);