yolov5s模型结构图

YOLOv5s是一种目标检测模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列模型的最新版本之一。YOLOv5s模型结构图如下所示：

1. Backbone网络：YOLOv5s使用CSPDarknet53作为其主干网络，它由一系列卷积层和残差块组成，用于提取图像特征。

2. Neck网络：YOLOv5s在主干网络之后添加了一个特征融合层，用于将不同尺度的特征图进行融合，以便更好地检测不同大小的目标。

3. Head网络：YOLOv5s的头部网络由一系列卷积层和全连接层组成，用于预测目标的类别和位置。它输出一个包含目标类别、边界框位置和置信度的特征图。

4. Anchor Boxes：YOLOv5s使用锚框（Anchor Boxes）来表示不同尺度和长宽比的目标。通过与预测的边界框进行匹配，可以确定目标的位置和大小。

5. NMS（Non-Maximum Suppression）：在输出的边界框中，使用非极大值抑制算法来去除重叠的边界框，以得到最终的检测结果。