yolov5 5.0版本head结构详解

YoloV5 5.0版本的head结构主要包括三个部分：SPP结构、PAN结构以及最终的输出层。下面我会对这三个部分进行详细的介绍。

1. SPP结构

SPP（Spatial Pyramid Pooling）结构是在CNN中广泛应用的一种结构，用于对不同大小的输入图像进行池化。在YoloV5中，SPP结构被用于对特征图进行池化，以捕获不同尺度的特征信息。具体来说，SPP结构包含三个不同大小的池化层，每个池化层的步长为1，池化核大小分别为5x5、9x9和13x13。池化后的结果被连接在一起，形成一个多尺度的特征图，并送入后面的PAN结构中。

2. PAN结构

PAN（Path Aggregation Network）结构是YoloV5中引入的一种多尺度特征融合结构。它主要分为两个部分：上采样和特征融合。上采样通过将低分辨率的特征图进行插值操作，得到与高分辨率特征图相同大小的特征图。特征融合则是将不同尺度的特征图进行融合，以提高检测精度。具体来说，YoloV5中的PAN结构包含了5个卷积层和4个上采样层，其中第一个卷积层用于将SPP结构输出的多尺度特征图进行卷积操作，后面4个卷积层则用于处理上采样后的特征图。特征融合主要是通过上采样后的特征图和SPP结构输出的多尺度特征图进行concat操作得到的。

3. 输出层

最终的输出层是一个包含多个卷积层和全连接层的网络结构。它主要用于将PAN结构输出的特征图进行卷积操作，并预测目标的类别和位置信息。具体来说，输出层包含了3个卷积层，其中最后一个卷积层的输出通道数为3x(5+C)，其中C为目标类别数。最终的输出是一个形状为[batch_size, num_anchors, grid_size, grid_size, 3x(5+C)]的张量，其中num_anchors表示每个网格点的先验框数量。在输出张量中，前4个数表示目标框的位置信息，第5个数表示目标框的置信度，后面的C个数则表示目标框所属的类别。