yolov5n网络架构图

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是基于YOLO系列的最新版本，由 Ultralytics 公司开发，是一种高效的实时目标检测模型。YOLOv5N是YOLOv5家族中的一个变体，它属于“Nano”版本，主要针对资源受限的设备和对速度有高要求的应用场景。

YOLOv5N的网络架构图简化了原始版本，主要包括以下几个关键组件：

1. **输入层**：接受图像作为输入，通常为固定大小的RGB格式。

2. **卷积层（Convolutional Layers）**：使用小的3x3或1x1卷积核进行特征提取，减少计算量和内存占用。

3. **残差块（Residual Blocks）**：YOLOv5继承了ResNet的思想，使用残差连接提高模型性能，尤其是在小型模型中。

4. **瓶颈块（SPP Bottlenecks）**：空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）用于捕获不同尺度的目标。

5. **检测头（Detection Heads）**：包括中心点预测、尺寸预测和类别预测，采用单次前向传播（Single Shot）方法生成目标框。

6. **输出层**：输出层将特征图转换为目标框的坐标和置信度以及对应的类别信息。

7. **轻量化设计**：YOLOv5N通过裁剪一些高级层、降低分辨率或使用更小的滤波器来进一步减小模型体积。