yolov5编码器解码器

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的实时物体检测算法，它基于Transformer架构，并结合了特征金字塔网络（FPN）。在YOLOv5中，编码器和解码器是非常关键的部分：

**编码器（Encoder）：**
编码器通常用于从原始输入图像开始，逐渐提取出高层次的、语义丰富的特征表示。YOLOv5的编码器部分采用ResNet或 CSPDarknet等预训练模型作为基础，如CSPDarknet53，通过卷积层和残差块对图像进行下采样，逐级降低分辨率但增加感受野，生成一系列特征图。

**解码器（Decoder）：**
解码器负责将编码后的特征图恢复到原始尺寸，同时保持足够的细节来进行目标检测。YOLOv5的解码器包含以下几个步骤：
1. **特征融合（Feature Fusion）**：将低层次特征与高层特征进行空间上或特征通道上的融合，增强特征表达能力。
2. **预测头（Prediction Heads）**：在每个特征级别上添加若干个预测头，每个头包含几个检测框的回归信息（包括边界框坐标）和分类概率。
3. **非极大抑制（Non-Max Suppression, NMS）**：最后，对所有层级的预测结果应用NMS算法，去除重叠度高的预测框，保留最终的目标检测结果。