用伪代码详细描述yolov5s算法流程

以下是 YOLOv5s 算法的伪代码流程：

# 输入图片
image = read_image(path)

# 图像预处理
processed_image = preprocess_image(image)

# 加载模型
model = load_model('yolov5s')

# 图像推理
outputs = model(processed_image)

# 解析预测结果
predictions = parse_predictions(outputs)

# 过滤预测结果
filtered_predictions = filter_predictions(predictions)

# 绘制边界框并显示结果
draw_bounding_boxes(filtered_predictions, image)

其中，`preprocess_image()` 函数对图像进行预处理操作，如缩放、归一化、通道顺序变换等；`load_model()` 函数用于导入训练好的 YOLOv5s 模型；`parse_predictions()` 函数解析算法输出的预测结果，包括边界框坐标、类别概率等信息；`filter_predictions()` 函数用于过滤掉置信度较低的预测结果，以提高算法的准确性和效率；最后，`draw_bounding_boxes()` 函数用于在图像中绘制边界框，以可视化算法的输出结果。