yolov5多尺度输出

引用中提到，YOLOv5的输出发生了变化，从一个检测层的输出变为了三个检测层的输出，分别是(S, S, B × (5 C))、(2S, 2S, B × (5 C))和(4S, 4S, B × (5 C))。这里的S代表网格的大小，B代表每个单元格的预测框的数量，C代表类别的数量。

这三个检测层的尺寸分别是原始尺寸的1倍、2倍和4倍，通过这样的多尺度输出，可以在不同的尺度上进行目标检测和定位，从而提高检测的准确性和召回率。

换句话说，YOLOv5通过多尺度输出可以在不同的细粒度上检测目标，从而更好地适应不同尺度的目标和场景。这种多尺度输出的设计使得YOLOv5在目标检测任务中具有较高的灵活性和准确性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [目标检测 YOLOv5 - Sample Assignment](https://blog.csdn.net/flyfish1986/article/details/119332396)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于DAMO-YOLO的RepGFPN多尺度特征融合的YOLOv5、YOLOv7、Faster RCNN、FCOS、CenterNet等目标检测器改进](https://blog.csdn.net/weixin_44782087/article/details/127237677)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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