yolov5中的模块

Yolov5中包含了多个模块，其中主要的模块有主干网络、FPN、Neck和Head。主干网络采用的是CSPDarknet53，通过使用残差结构和特征重用机制，提高了模型的特征提取能力。FPN采用的是基于高斯加权的特征金字塔，用于解决多尺度目标检测的问题。Neck模块用于进一步融合不同尺度的特征图，以提高目标检测的准确性。Head模块用于预测目标的位置和类别。总体来说，Yolov5的模块设计使得它在速度和精度方面都取得了很大的提升。\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [【YOLOv5】Backbone、Neck、Head各模块详解](https://blog.csdn.net/qq_44878985/article/details/129287587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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