yolov5head代码

以下是YOLOv5的头部代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class YOLOv5Head(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, num_anchors):
        super(YOLOv5Head, self).__init__()

        self.num_classes = num_classes
        self.num_anchors = num_anchors

        self.conv1 = nn.Conv2d(1024, 512, kernel_size=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(512)
        self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)

        self.conv2 = nn.Conv2d(512, num_anchors * (num_classes + 5), kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu1(x)

        x = self.conv2(x)

        return x

这是YOLOv5模型的头部部分，它由两个卷积层组成。第一个卷积层将输入特征图的通道数从1024降低到512。第二个卷积层根据预定义的锚框数量和类别数量输出预测结果。在这个示例中，使用了一个1x1的卷积核。

注意：这只是YOLOv5模型的头部部分，还需要结合主干网络和其他模块来构建完整的YOLOv5模型。