yolov5 Neck网络

YOLOv5是一种目标检测算法，其中的Neck网络用于提取特征并进行特征融合。YOLOv5的Neck网络采用了FPN（Feature Pyramid Network）结构，用于解决目标检测中不同尺度目标的检测问题。

具体来说，YOLOv5的Neck网络由CSPDarknet53和PANet两部分组成。CSPDarknet53是一个经过改进的Darknet53网络，它通过使用CSP（Cross Stage Partial）结构来减少参数量和计算量，并提高特征提取的效果。PANet是一种金字塔式的特征融合结构，它通过自顶向下和自底向上的方式，将不同尺度的特征进行融合，以便更好地检测不同大小的目标。

Neck网络的作用是将来自不同层级的特征进行融合，以便更好地捕捉目标的多尺度信息。通过Neck网络的处理，YOLOv5可以在不同尺度上进行目标检测，并且具有较好的检测性能。