画一张yolov5的模型结构图

很抱歉，作为语言模型的我无法直接为您绘制图片，但是我可以通过文字描述 yolov5 模型的结构。

yolov5 模型的整体结构与其前身 yolov4 类似，采用了一种新的网络结构设计，称为CSPNet（Cross Stage Partial Network），可以更好地平衡模型的速度和准确性。 具体来说，yolov5 模型包含以下几个部分：

1. Backbone 网络：yolov5 采用 CSPNet 作为主干网络，包括一系列的 CSP 模块和 SPP 模块，用于提取特征。

2. Neck 网络：yolov5 的 Neck 网络包括 PANet 和 FPN 两种结构，用于融合不同尺度的特征图。

3. Head 网络：yolov5 的 Head 网络包括 YOLOv5头和YOLOv5x头两种结构，用于输出预测结果。

其中，YOLOv5头由若干个卷积层和一个最终的输出层组成，用于输出检测框的坐标、类别和置信度等信息。而 YOLOv5x头则在 YOLOv5头的基础上增加了多个卷积层和残差块，以进一步提高检测精度。

总体而言，yolov5 模型结构相对简单，但通过 CSPNet、PANet 和 FPN 等网络结构的优化，可以在保证速度优势的同时，取得更好的检测性能。