yolov5算法的工作流程

Yolov5算法的工作流程如下：

1. 预处理：对输入的图像进行大小缩放和归一化操作。

2. Backbone网络：使用CSPDarknet53作为骨干网络，提取图像的特征信息。

3. Neck网络：对骨干网络的输出进行处理，以提高检测的精度和效率。

4. Head网络：对骨干网络的输出进行分类和回归，得到检测框的位置和类别信息。

5. 后处理：使用非极大值抑制（NMS）算法来剔除重叠的检测框，并且根据置信度对检测结果进行筛选和排序。

6. 输出：输出检测结果，包括检测框的位置、类别和置信度等信息。

总的来说，Yolov5算法是一种基于深度学习的目标检测算法，通过对图像进行多层的卷积和池化操作，能够准确、快速地检测出图像中的目标物体。