yolov5设计框图

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的目标检测算法，它基于PyTorch框架构建，是由 Ultralytics Labs 开发的一款实时物体检测模型。YOLOv5的设计主要包括以下几个关键组件：

1. **输入处理**：首先，图像通过预处理步骤（如归一化、大小调整等）被传入网络。

2. **骨干网络**：采用Darknet53作为基础，这是一个深度残差卷积网络，用于提取特征。YOLOv5可以支持不同的网络结构层次，例如从主干到更轻量级的S、M、L系列。

3. **特征金字塔**：YOLOv5采用了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN），将不同层的特征融合在一起，以便捕捉不同尺度的目标信息。

4. **检测头**：包括多个检测层，每个层负责生成固定数量的位置预测（bounding box坐标）、类别概率以及置信度得分。YOLOv5有三个不同的检测头版本（S, M, L），每个头有不同的输出尺寸和锚点。

5. **非极大抑制（Non-Max Suppression, NMS）**：为了去除重复的边界框预测，YOLOv5在每一层都应用了NMS，保留得分最高的候选框。

6. **损失函数**：采用Focal Loss和Dice Loss的组合，有助于解决小目标检测的问题，并提高整体性能。

7. **训练过程**：模型经过大量标注数据的训练，在GPU上进行反向传播优化权重。