金字塔和思维导图的区别

金字塔和思维导图是两种常见的信息组织和展示工具，它们各自有独特的特点：

1. **金字塔结构**：通常用于表达等级关系或者强调重点。它是一种线性的、层级分明的形式，从上到下表示重要性和优先级递减。最上面的信息通常是最重要的主题或总观点，下面则是支持论点的细节或子议题。这种结构适合阐述清晰的论点序列或展示数据层次。

2. **思维导图**：则是一种非线性的、放射状的视觉化工具，注重整体关联和发散思考。中心主题周围的分支代表相关的子想法，可以用图片、颜色和文字链接表示更丰富的联想。思维导图鼓励创新思维，帮助人们捕捉并记录大量想法，促进理解和记忆。

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YOLOv5主干网络思维导图

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的实时目标检测算法，其核心思想是快速地定位并识别图像中的物体。YOLOv5的主干网络通常基于一种称为“SPPNet”的思路，它结合了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）和全卷积网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），尤其是ResNet、Darknet53等深度神经网络结构。

以下是YOLOv5主干网络的简化思维导图：

1. **输入层** - 接受原始图像数据。
2. **基础网络** - Darknet53或类似架构，用于提取低级和高级特征。
- **残差块 (Residual Blocks)** - 深度学习的基础单元，通过跳跃连接加速训练过程。
- **小批量归一化 (Batch Normalization) 和激活函数 (ReLU)**
3. **特征金字塔** - 通过空间下采样构建特征金字塔，不同层处理不同尺度的对象检测。
4. **特征融合** - SPPBlock（空间金字塔池化）将来自不同层的特征进行融合，保持对大物体和小物体的敏感性。
5. **预测层** - 分别为中心点回归（Box Center）、宽高比（Box Width and Height Ratio）以及置信度（Confidence Score）的预测。
6. **非极大抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS)** - 后处理阶段去除重叠的检测框，得到最终的物体位置和类别信息。