yolov5多层次检测

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个先进的实时物体检测算法，它也支持多层次检测。多层次检测的特点在于其采用了深度学习架构，比如Faster R-CNN和YOLOv3的基础上进行了改进：

1. **尺度不变性**：通过包含不同尺寸的特征层（例如SPP层），YOLOv5可以在不同尺度下同时处理目标，从大到小的对象都可以被有效捕捉。

2. **多尺度预测**：YOLOv5将检测任务分解成多个阶段，每个阶段对应不同的特征图尺度，这有助于捕捉不同大小的目标，并提高准确性。

3. **金字塔结构**：类似于FPN（Feature Pyramid Networks），YOLOv5构建了金字塔式的特征融合机制，不同层级的特征结合在一起，增强了对目标位置和大小的敏感性。

4. **高效性能**：YOLOv5保持了YOLO系列的实时速度，同时层次检测允许它在精度和速度之间找到更好的折衷点。

多层次检测让YOLOv5能够在保证快速响应的同时，对复杂场景下的物体进行精细的定位和识别，提升整体检测效果。