yolov5s的网络结构说明

YOLOv5s是一种基于Deep CNN的目标检测算法，其网络结构可以分为主干网络和检测头两部分。主干网络采用了轻量化的CSP Darknet53，而检测头部分则由多个卷积层和检测层组成。

具体来说，主干网络负责提取图像的特征信息，而检测头则负责将这些特征进行处理和解码，以得到目标物体的位置和类别信息。主干网络利用CSP（Cross Stage Partial）结构，通过在不同尺度的特征图上进行信息融合，提高了网络的表示能力和检测性能。

检测头部分包含了多个卷积层和检测层。卷积层用于进一步提取特征，而检测层则负责预测目标的边界框和类别。YOLOv5s可以通过修改网络结构，将其变为多输出网络，这样可以在同一模型中同时检测多个目标。

总的来说，YOLOv5s的网络结构采用了轻量化的主干网络和多层检测头，通过特征提取和解码，实现了高效准确的目标检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Yolov5s模型在全志V853平台上的部署方法和应用](https://blog.csdn.net/tugouxp/article/details/125570628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YoLov5s 网络结构图](https://download.csdn.net/download/qq_36758270/88175833)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]