yolov5的Neck结构介绍

YoloV5的Neck结构是指网络中的中间部分，主要负责将不同尺度的特征图进行融合，以提高检测精度。具体来说，YoloV5的Neck结构采用了FPN（Feature Pyramid Network）结构，即特征金字塔网络。FPN结构可以将来自不同层级的特征图进行融合，并产生一组特征金字塔，其中包括高分辨率的低级特征和低分辨率的高级特征。这种融合方式可以在不损失信息的情况下提高模型的检测精度，并提高对不同尺度目标的检测能力。此外，YoloV5还采用了PAN（Path Aggregation Network）结构，通过自适应地调整特征图的分辨率和通道数，实现了更加精准的目标检测。