yolov5 head层

在YOLOv5中，head层是网络结构的最后一层，它负责对特征图进行预测，输出检测框的位置、类别和置信度等信息。具体来说，YOLOv5采用了三种不同大小的锚框，每个锚框预测4个坐标值（x、y、w、h），以及80个类别的概率。因此，head层的输出大小为(batch_size, num_anchors * grid_size * grid_size, 85)，其中num_anchors表示每个格子预测的锚框数目，grid_size表示特征图的大小。

在YOLOv5的head层中，主要采用了卷积层和全连接层等结构来进行特征提取和预测。具体来说，head层采用了5个卷积层和一个全连接层。其中前4个卷积层用于对特征图进行通道数的调整和特征融合，最后一个卷积层用于预测检测框的位置和类别概率，全连接层则用于对预测结果进行调整和输出。

总之，head层是YOLOv5中非常重要的一个组成部分，它决定了网络的输出结果，直接影响着检测的准确性和效率。