yolov5网络机构 迪菲赫尔曼

YOLOv5网络结构是基于Darknet架构的改进版本，它采用了CSPDarknet53作为主干网络，并引入了SPP、PANet和SAM等注意力机制来提升检测性能。其中，CSPDarknet53是一个深度可分离卷积和残差结构的网络，它可以有效地减少计算量并提升特征表达能力。SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块被用来获取不同尺度的特征信息，PANet（Path Aggregation Network）模块用于特征融合，SAM（Spatial Attention Module）模块则用于引入空间注意力机制，以便更好地关注目标区域并提升检测精度。

此外，除了CBAM（Convolutional Block Attention Module）之外，YOLOv5还引入了其他注意力机制，例如SENet（Squeeze-and-Excitation Network）和CBAMv2等。这些注意力机制的引入旨在进一步提升网络的感知能力和检测精度。

综上所述，YOLOv5网络结构采用了CSPDarknet53作为主干网络，并引入了SPP、PANet和SAM等注意力机制来提升检测性能。此外，它还可以结合其他注意力机制如SENet和CBAMv2来进一步提升感知能力和检测精度。