yolov5两步目标检测

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的目标检测算法，属于实时目标检测领域中的单阶段检测器。它是在YOLOv4的基础上发展而来，简化了模型结构，提高了速度的同时保持了一定的精度。YOLOv5分为两个步骤：

1. **前向传播**：首先，网络接受图像作为输入，将其分割成多个网格区域。每个网格区域预测固定数量的bounding boxes（边界框），并同时估计每个box内物体的存在概率以及其类别概率。这种方法减少了复杂的后处理步骤，比如非极大值抑制（NMS）。

2. **后处理**：对前向传播的结果进行后处理，主要包括过滤掉置信度较低的预测、应用NMS以消除重叠的 bounding boxes、以及调整坐标回归使得它们准确地对应于实际的目标位置。

YOLOv5的优点包括速度快（适合实时应用）、模型结构简单、易于训练，并且由于采用统一的尺度预测，对于不同大小的目标都能处理得很好。