yolov5行人检测原理

Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法，它采用了一种新的架构，可以实现更快、更准确的目标检测。对于行人检测，Yolov5主要通过以下步骤实现：

1. 预处理：将输入图像缩放到固定大小，并进行归一化处理。

2. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）从输入图像中提取特征。Yolov5使用一个大型的卷积神经网络作为特征提取器，可以提取出更多的高级特征。

3. 目标检测：在特征图上进行目标检测。Yolov5使用一种名为YOLOv5的检测器，该检测器可以同时检测多个目标，包括行人、车辆等。在YOLOv5检测器中，每个目标都有一个预测框，用于确定目标的位置和大小。

4. 后处理：使用非极大值抑制（NMS）算法，过滤掉重叠的框，并选取得分最高的框作为最终检测结果。

总的来说，Yolov5通过将特征提取和目标检测的任务结合在一起，以及使用一种新的检测器，可以实现更快、更准确的行人检测。