YOLOv5s目标检测流程

YOLOv5s 目标检测流程大致如下：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到模型中进行检测。

2. 前处理：将输入图像进行缩放和归一化处理，并将其转换为模型所需格式。

3. Backbone 网络：使用 CSPDarknet53 构建的骨干网络，从输入图像中提取特征。

4. Neck 网络：使用 SPP，PAN 和 ASPP 模块对骨干网络提取的特征进行增强和融合。

5. Head 网络：使用 YOLOv5 的检测头网络，对特征图进行处理，得到检测框的位置和类别信息。

6. 后处理：对检测结果进行非极大值抑制和置信度阈值过滤，得到最终的检测结果。

7. 输出结果：将检测结果输出为图像或保存为文件。

以上是YOLOv5s 目标检测流程的大致步骤，具体实现还会涉及到一些细节和调参。