分级检测yolov5

Yolov5是一种基于深度学习的目标检测算法，它是对Yolov4的改进和优化。Yolov5采用了一种分级检测的方法，可以实现高效准确的目标检测。

Yolov5的分级检测主要包括以下几个步骤：

1. Backbone网络：Yolov5使用了CSPDarknet53作为主干网络，它是一种轻量级的卷积神经网络，用于提取图像特征。

2. Neck网络：Yolov5在主干网络后面添加了一个特征融合模块，用于融合不同层次的特征信息，提高目标检测的准确性。

3. Head网络：Yolov5的头部网络由多个检测头组成，每个检测头负责检测不同尺度的目标。每个检测头包括一系列卷积层和全连接层，用于预测目标的位置和类别。

4. 分级检测：Yolov5通过在不同层次的特征图上进行目标检测，实现了分级检测。具体来说，Yolov5将输入图像分别缩放到不同尺度，并在每个尺度上进行目标检测。这样可以同时检测到不同大小的目标，并提高检测的准确性。