yolov5-fpn

Yolov5-fpn 是一种目标检测模型，它是基于 YOLO (You Only Look Once) 系列算法的一种改进版本。Yolov5-fpn 使用了特征金字塔网络 (Feature Pyramid Network, FPN) 的思想，可以在不同尺度上检测目标，提高了检测的精度和稳定性。

与传统的 YOLO 算法相比，Yolov5-fpn 在网络结构上进行了优化，引入了更多的卷积层和残差模块，增加了网络的深度和感受野，提升了模型的表达能力。同时，Yolov5-fpn 还使用了 FPN 的思想，通过在不同层级上融合特征图，可以检测不同尺度的目标，并且可以更好地处理小目标和大目标。

Yolov5-fpn 在目标检测任务上具有很高的性能和效率，被广泛应用于人脸检测、车辆检测、行人检测等各种场景。它是由 CSDN 开发的一个目标检测模型，可以在 CSDN 的开发者社区中找到相关的实现代码和应用案例。