yolov5的模型框图

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的实时目标检测算法，其模型框图相对简洁，主要包括以下几个关键部分：

1. **输入处理（Input Pipeline）**：接收图像数据，进行预处理，如归一化、裁剪等。

2. **主干网络（Backbone）**：利用现有的深度学习模型作为基础，如Darknet53或ResNet，提取特征金字塔。

3. **Focus层（如果存在的话）**：对于早期版本的YOLOv5，这个部分可能包含一个类似Focal Loss的自注意力模块，用于对特征进行进一步聚焦。

4. **neck（ neck structure）**：在YOLOv5中，这部分通常指SPP（Spatial Pyramid Pooling）、CBAM（Channel and Spatial Attention Modules）或是 CSPDarknet等结构，用于融合不同层次的特征并提升定位能力。

5. **YOLO Head（Detection Heads）**：这一部分将特征映射到预测框的坐标、置信度和类别概率。每个头对应一组检测单元，可以预测不同大小的网格区域内的目标。

6. **损失函数（Loss Function）**：例如，总损失通常由分类损失和回归损失组成，用于训练网络。

7. **后处理（Post-processing）**：最后，应用非极大值抑制（NMS）等技术筛选出最终的检测结果。

8. **输出（Output）**：生成目标候选及对应的类别、位置信息。