yolov5 neck 部分采用了 bifpn 特征融合结构

yolov5神经网络的neck部分采用了bifpn（Bi-directional Feature Pyramid Network）特征融合结构。bifpn是一种用于图像语义分割的特征融合网络，通过多个不同尺度的特征图之间的信息交互和融合，实现对目标的更加准确的检测。

在yolov5中，bifpn结构被用于neck部分，主要作用是对骨干网络（backbone）提取的不同尺度特征图进行融合与通道精炼，使得网络可以更好地检测不同尺度大小的目标。具体来说，bifpn结构采用了双向的信息传递机制，使得不同层级的特征图可以相互影响和学习，最终得到更加一致和精细的特征表示。同时，bifpn结构也可以有效地减少网络参数和计算量，提高了模型的检测速度和效率。

通过采用bifpn结构，yolov5可以更好地适应不同尺度的目标检测任务，提高了网络对小目标和大目标的检测精度和鲁棒性。同时，bifpn特征融合结构也增强了网络的信息传递能力，使得网络在处理复杂场景和目标时表现更加出色。总之，yolov5 neck部分采用了bifpn特征融合结构，使得该目标检测网络在性能上得到了明显的提升。