YOLOv5是基于什么卷积神经网络

YOLOv5 是一个基于深度卷积神经网络的目标检测算法，它使用了一种名为 CSPNet (Cross Stage Partial Network) 的网络结构来提高检测速度和准确率。CSPNet 是由王永林等人在2019年提出的，它通过将卷积层分成两个部分，分别进行特征提取和特征融合，来减少模型复杂度和计算量。

在 YOLOv5 中，除了使用 CSPNet 网络结构外，还使用了一些其他的技术来提高检测性能，如 SPP (Spatial Pyramid Pooling) 模块、PAN (Path Aggregation Network) 网络等。通过这些技术的组合，YOLOv5 在速度和准确率方面都有了很大的提升，成为了目前目标检测领域的一个先进算法。