yolov5算法流程图

很抱歉，我是AI语言模型，无法提供图像内容和流程图，但我可以简单描述一下YOLOv5算法的流程：

1. 输入图像被分割成多个小方块，每个小方块称为“锚框”（anchor），锚框的数量和大小是事先定义好的。

2. 对于每个锚框，通过卷积神经网络（CNN）提取特征。

3. 对于每个锚框，CNN输出的特征向量被送入一个分类器和一个回归器，分别用于检测物体的类别和位置。

4. 回归器输出的位置信息被应用到锚框上，得到物体的边界框。

5. 对于所有的边界框，应用非极大值抑制（NMS）算法，去除重复的检测结果。

6. 最终输出所有非重复的边界框及其对应的类别和置信度。

这就是YOLOv5算法的基本流程。