yolov56.0网络结构

YOLOv5是一种目标检测算法，是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv5是由Ultralytics团队开发的，相比于之前的版本，它在速度和准确性上都有所提升。

YOLOv5网络结构主要由一个主干网络和一个检测头组成。主干网络采用CSPDarknet53，它是一种轻量级的Darknet网络结构，具有较好的特征提取能力。检测头则负责预测目标的类别和位置。

YOLOv5的网络结构可以分为以下几个关键部分：
1. 主干网络：采用CSPDarknet53作为主干网络，用于提取图像的特征。
2. 特征金字塔：通过在主干网络中添加不同尺度的特征融合模块，实现对不同尺度目标的检测。
3. 检测头：由多个卷积层和全连接层组成，用于预测目标的类别和位置。
4. 锚框生成：通过在图像上生成一系列锚框，用于检测目标的位置和大小。
5. NMS（非极大值抑制）：用于去除重叠较多的检测框，保留置信度最高的检测结果。