YOLOv5核心算法

YOLOv5 的核心算法是一种对象检测算法，它能够在图像中识别和定位目标对象。算法的工作原理是将图像划分成许多网格，然后每个网格都预测出一个或多个框（也称为 anchor boxes），并对每个框打上类别标签，表示框内是否存在某个类别的对象。最终，算法会输出多个框和对应的类别标签，表示图像中各个目标对象的位置和类别。

YOLOv5 是 YOLO 算法系列的最新版本，它在 YOLOv4 的基础上进行了改进，在性能和速度方面有所提升。 YOLOv5 使用了一些技术手段来提高算法的准确率，例如使用更复杂的网络结构、数据增强技术和自适应 NMS 算法等。