yolov5的模型结构概述

Yolov5是一种基于深度学习技术的目标检测模型，其模型结构主要分为三个部分：backbone、neck和head。其中，backbone负责提取图像特征，neck将不同层次的特征进行融合，head则用于预测物体的类别和位置信息。具体来讲，backbone采用CSPDarknet53网络结构，neck采用SPP，PAN等网络结构，head则采用类似于FCOS的Anchor-Free结构。总体而言，Yolov5模型结构简单，速度快，能够在保证精度的前提下大幅提升检测速度。