介绍一下YOLOv5的输出端

YOLOv5的输出端主要包括两部分：边界框和类别预测。

边界框：YOLOv5通过预测边界框来定位目标物体。每个边界框由四个坐标值表示，分别是左上角的x、y坐标和右下角的x、y坐标。同时，每个边界框还有一个置信度（confidence）值，表示该边界框中是否包含物体。

类别预测：YOLOv5可以对每个边界框预测出物体的类别。在训练时，模型需要预测出所有可能的物体类别，并根据实际情况将其分配给正确的类别。在推理时，模型会根据预测的类别和置信度确定最终的物体类别。

综上所述，YOLOv5的输出端可以提供包含物体边界框和类别预测的信息，为目标检测和识别任务提供了基础数据。