YOLOV5目标检测网络结构

YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，它在YOLOv4的基础上进行了改进，提高了速度和精度。YOLOv5的网络结构可以划分为四个通用模块：输入端、基准网络、Neck网络和Head输出端。
具体来说，YOLOv5的网络结构如下所示：

输入端：接收输入图像，并将其进行预处理，例如缩放、归一化等操作。

基准网络：基准网络是YOLOv5的主干网络，用于提取图像特征。YOLOv5使用CSPDarknet53作为基准网络，它是一种轻量级的Darknet网络结构。

Neck网络：Neck网络用于融合不同层级的特征图，以提高目标检测的精度。YOLOv5使用了PANet作为Neck网络，它通过上采样和下采样操作来融合不同层级的特征图。

Head输出端：Head输出端用于生成目标检测的结果。YOLOv5使用了YOLOv3的检测头部结构，包括多个卷积层和全连接层，最终输出目标的类别、位置和置信度等信息。

总结起来，YOLOv5的网络结构包括输入端、基准网络、Neck网络和Head输出端，通过这些模块的组合和优化，实现了高效准确的目标检测。