yolov5s-6.1网络结构图

Yolov5s-6.1是YOLO（You Only Look Once）系列中的一个版本，它是用于实时对象检测的深度学习模型。Yolov5s指的是模型的“小”版本，其中“s”代表“small”。这个版本相比于其他版本（如Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x），参数更少，计算量更小，适合部署在计算资源有限的设备上，如手机或边缘设备。

Yolov5s-6.1的网络结构主要包含以下几个部分：
1. 输入层：负责接收原始图像数据。
2. 特征提取层：通常包含多个卷积层（Convolutional layers）、批量归一化层（Batch Normalization layers）和激活函数（如Mish激活函数），用于提取图像特征。
3. 主干网络（Backbone）：用于进一步提取深层特征，通常包括多尺度特征金字塔网络（FPN）。
4. 头部网络（Head）：包括检测头和锚点机制，用于进行对象检测。检测头会输出每个锚点对应的类别概率和边界框信息。

由于我无法直接提供具体的网络结构图，你可以在CSDN社区中搜索相关的博客或文章，那里通常会有详细的网络结构图和描述。通常，这些网络结构图会展示出各个层之间的连接方式，以及数据是如何在模型中流动的。