yolov5提取的特征

YOLOv5提取的特征是指在网络的卷积层中提取的一些高维度的向量，这些向量可以表示输入图像中的特征。YOLOv5使用的特征提取网络是CSPDarknet53，在该网络的卷积层中提取的特征具有以下特点：

1. 多尺度特征：网络中不同尺度的卷积层提取的特征可以表示不同大小的物体。

2. 高维度特征：网络中的卷积层通常会提取较高维度的特征，这些特征可以更好地表示输入图像中的细节信息。

3. 可变形卷积：YOLOv5中使用了可变形卷积操作，可以根据输入图像中不同的物体形状来调整卷积核的形状，从而更好地适应不同物体的检测。

4. 特征金字塔：YOLOv5中使用了FPN结构，将来自不同尺度的特征进行融合，可以更好地适应不同大小的物体检测。