yolov5 head工作流程

YoloV5的主要工作流程如下：

1. Backbone：首先，输入图像将通过骨干网络（backbone）进行处理。在YoloV5中，使用CSPDarknet53作为backbone，它是一个轻量级的骨干网络，具有更好的性能和更少的参数。

2. Neck：然后，backbone输出的特征图将通过neck进行处理以获得更高的语义信息。在YoloV5中，使用的是SPP（Spatial Pyramid Pooling）结构，它可以捕捉不同尺度的特征。

3. Head：最后，neck的输出将通过head进行处理以生成预测框。在YoloV5中，head使用了一种新的方法，称为YOLOv5 Head。YOLOv5 Head使用不同大小的卷积核来检测不同大小的目标，并使用SE（Squeeze-and-Excitation）模块来加强特征的表征能力。

4. NMS：最后，通过非极大值抑制（NMS）来过滤预测框，以提高检测的准确性。

以上就是YoloV5的主要工作流程。