yolov5s网络结构

YOLOv5s是一种基于单阶段目标检测算法的网络结构，它采用了基于anchor的检测方法，具有高度的准确性和速度。YOLOv5s网络结构的具体架构如下：

1. 特征提取层：YOLOv5s使用CSPDarknet53作为特征提取层，它是一种改进版的Darknet网络结构，采用了跨阶段连接和残差结构来提高特征提取能力。

2. 特征融合层：为了进一步提高特征提取能力，YOLOv5s在特征提取层后添加了SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)模块，用于多尺度特征融合。

3. 检测层：YOLOv5s采用了YOLOv3的算法框架，将特征图分成多个网格，每个网格预测多个边界框，并输出每个边界框的置信度和类别概率。

4. 输出层：最后，YOLOv5s将检测结果通过非极大值抑制(NMS)处理，筛选出最终的目标检测结果。

总体来说，YOLOv5s网络结构具有简洁高效，精度高速度快等优点，是一种非常优秀的目标检测算法。