yolov5yuanli

### YOLOv5 的工作原理

#### 一、架构概述
YOLOv5 属于单阶段目标检测器，它通过单一神经网络将边界框位置和类别概率直接从整幅图像中预测出来。这种设计使得 YOLOv5 能够实现实时处理速度的同时保持较高的准确性。

#### 二、输入层
对于输入部分，YOLOv5 接受固定大小的图片作为输入。通常情况下会调整至640×640像素或其他指定尺寸[^4]。这样做可以简化后续计算过程中的特征提取操作，并确保不同分辨率下的物体都能得到有效的识别。

#### 三、骨干网(CSPDarknet)
该模型采用了CSPDarknet53作为基础骨架来抽取图像特征。此结构引入了跨阶段局部网络（Cross Stage Partial Network），有助于减少内存消耗并提高效率。此外，在每个卷积模块之后还加入了SPP(Spatial Pyramid Pooling)池化层以增强感受野范围内的信息捕捉能力。

#### 四、颈部(PANet)
PANet(路径聚合网络)用于连接自下而上的通路与自上而下的通路, 它能够融合多尺度特征图从而提升小目标检测性能。具体来说就是把低层次的空间细节同高层次语义相结合起来形成更加丰富的表达形式供最终分类回归使用。

#### 五、头部
最后则是由三个分支构成的目标预测头分别负责生成三种不同尺度的感受野对应的候选区域建议及其置信度得分还有所属类别的标签向量。这些输出会被送入损失函数完成监督学习任务直至收敛获得最优参数设置。

import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
img = 'path/to/your/image.jpg'
results = model(img)
results.show()