简单介绍yolov5的构成

YOLOv5是一种目标检测算法，它由以下几个部分构成：

1. Backbone网络：YOLOv5使用CSPDarknet53作为其骨干网络，该网络是一个轻量级的卷积神经网络，具有更好的性能和速度。

2. Neck网络：YOLOv5使用了FPN（Feature Pyramid Network）作为其neck网络，这使得算法可以更好地处理不同尺度的特征。

3. Head网络：YOLOv5的head网络由SPP和PAN两个模块组成。SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块可以用于提取不同尺度的特征，PAN（Path Aggregation Network）模块可以将这些特征聚合起来以获得更好的检测性能。

4. 检测头：YOLOv5使用了YOLOv3中的Anchor Boxes，但是将其改为使用Anchor Grids。这种方式可以更容易地适应不同尺度的目标，同时也可以提高检测准确率。

总的来说，YOLOv5的构成更加简单、高效，能够在保证检测精度的情况下达到更快的检测速度。