yolov5n6算法框图

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一种流行的实时目标检测算法，由 Ultralytics 公司开发。YOLOv5系列包括多个版本，其中'n'和'6'通常代表不同的模型复杂度和精度/速度权衡。

YOLOv5N是一个简化版的模型，它通常包含较少的参数量和计算负担，但可能会牺牲一些检测性能。YOLOv5N6则是YOLOv5系列中的一种特定模型，可能在N的基础上进行了进一步的优化或改进。它采用了一种单阶段检测方法，将图像分成网格，每个网格单元预测其内部区域的物体。

YOLOv5的框图大致可以分为以下几个步骤：
1. **输入处理**：接受输入图像，并将其调整到网络期望的大小。
2. **卷积层**：一系列卷积层对图像特征进行提取，逐步降低空间分辨率同时增加通道数。
3. **检测头**：包括一个或多个检测层，每个检测层负责不同大小的物体检测，使用Anchor Boxes（预定义的边界框）作为基础。
4. **预测**：每个检测层生成类别概率、边界框偏移和置信度等信息。
5. **Non-Max Suppression (NMS)**：对所有网格单元的预测结果应用非极大值抑制，去除重叠的预测，保留最有可能的框。
6. **输出**：最后输出筛选后的检测结果，包括类别、边界框和置信度。