介绍一下yolov5的head

YoloV5的Head是指该模型的输出层，用于输出检测结果。YoloV5的Head与YoloV4的Head有很大的不同。YoloV5的Head采用了三个不同尺度的输出层，称为S、M、L。每个输出层都由一个卷积层和一个小型卷积层组成。这种结构可以适应不同大小和比例的目标，提高检测的精度和速度。

具体来说，每个输出层都会输出3个anchor box，每个anchor box包含5个信息：中心点坐标、宽、高和置信度。此外，每个输出层还会输出80个类别的概率值，用于确定检测目标的类别。

YoloV5的Head还采用了一种称为SPP（Spatial Pyramid Pooling）的特殊池化方式，用于提取特征。这种池化方式可以对输入的特征图进行不同大小的池化操作，从而提取多尺度的特征，提高检测的准确性。

总体来说，YoloV5的Head采用了一系列先进的技术，可以在保证检测速度的同时提高检测的准确性和稳定性。