yolov5s网络结构

YOLOv5s是一种目标检测模型，其网络结构基于CSPDarknet53和SPP结构。具体地，YOLOv5s主要包括以下几个模块：

1. 输入层：接受输入图像并进行预处理；
2. CSPDarknet53：由两个CSP（Cross Stage Partial）模块组成的骨干网络，用于提取特征；
3. SPP（Spatial Pyramid Pooling）：空间金字塔池化模块，用于捕获不同尺度的特征；
4. PANet（Path Aggregation Network）：路径聚合网络，用于融合不同层级的特征；
5. Head：目标检测头部，包括分类器和回归器，用于预测目标的类别和位置。

总的来说，YOLOv5s的网络结构比较简单，但通过使用CSPDarknet53和SPP等技术，能够提取出更加丰富的特征，从而达到更高的检测精度。