yolov5逐行解析

YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习模型。它通过将图像分成不同的网格，并在每个网格中预测目标的位置和类别来实现目标检测。下面是YOLOv5的逐行解析：

1. 配置文件 models/yolov5s.yaml 定义了YOLOv5s模型的结构和超参数。
2. yolo.py 文件包含了YOLOv5模型的定义和相关的函数。
3. 模型的结构由一系列卷积层、池化层、上采样层和残差块组成。这些层被称为模块。
4. 模型的输入是一张图片，经过一系列的卷积操作后，得到三个不同尺寸的特征图。
5. 在每个特征图上，通过卷积操作和激活函数得到预测框的位置和类别置信度。
6. 预测框的位置由四个坐标值表示，分别是框的中心坐标和宽度、高度。
7. 每个预测框还会预测一个置信度，表示该框内是否包含目标物体。
8. 模型的输出是一个列表，其中每个元素是一个字典，包含了预测框的位置和类别置信度。