yolov5的运行逻辑

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个实时目标检测算法，其核心思想是一次前向传播就完成物体检测。YOLov5的运行逻辑主要包括以下几个步骤：

1. **输入处理**：首先，模型接受图像作为输入，通常会对图像进行预处理，如缩放、归一化等。

2. **特征提取**：利用预训练的神经网络（如Darknet或ResNet）提取图像的特征，这一步骤可以捕获到图像中的关键信息。

3. **分层检测**：YOLOv5采用了SPP（空间金字塔池化）和FPN（特征金字塔网络）结构，对特征图进行多尺度检测，以便捕捉不同大小的目标。

4. **预测框生成**：模型会分别在每个特征层上生成一组边界框（bounding boxes），这些框对应于不同尺寸的目标可能性。

5. **非极大值抑制（NMS）**：为了消除高度重叠的预测框，模型会应用NMS算法，保留置信度最高的候选框。

6. **分类和回归**：对于每个剩余的预测框，模型还会进行类别预测和坐标调整（即回归），以更精确地定位目标。

7. **输出结果**：最后，模型输出包含类别标签和坐标信息的最终检测结果。