YOLOv5 目标检测算法

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的目标检测算法，它是YOLO系列的最新版本，由 Ultralytics 公司开发。YOLO（You Only Look Once）的核心思想是实时地在一个单一前向传递过程中预测整张图片中的物体位置和类别。相比于其他复杂的两阶段检测器（如 Faster R-CNN），YOLOv5的速度更快，因为它不需要对区域进行分类和细化。

YOLOv5的主要特点是：
1. 立即定位：它直接从输入图像中预测边界框和类别概率，减少了计算步骤。
2. 单次前向传播：一次模型推理就能完成检测任务，适用于实时应用。
3. 高性能：采用SPP（空间金字塔池化）、 CSPdarknet（跨层连接、空间上采样等技术）提升精度。
4. 易于训练：模型结构简洁，训练相对快速，并支持混合精度训练以加速训练过程。

YOLOv5提供了一系列预训练权重，可以直接用于迁移学习，在不同的数据集上微调以适应特定场景。同时，它还支持自定义数据集和模型配置，使得其在各种应用场景下都有很好的适应性。