YOLOv5 网络结构

YOLOv5 是一种目标检测算法，其网络结构主要包含三个部分：backbone、neck和head。

其中backbone采用CSPDarknet53作为特征提取器，可以快速地提取图像中的特征；neck模块是SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)模块的组合，可以更好地融合多尺度特征，从而提高检测精度；head模块是最终的预测器，采用YOLOv3中的FPN模块来预测目标的类别和位置信息。

此外，YOLOv5还采用了许多技巧来提高检测精度和速度，如mosaic数据增强、DropBlock正则化等。