yolov5模型框图

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的实时物体检测算法，它基于快速而精确的特点。YOLOv5的架构可以简单概括为以下几个步骤：

1. **输入处理**：接受图像作为输入，通常会对图像进行预处理，如归一化、大小调整等。

2. **特征提取**：通过一系列卷积层构建特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN），用于捕获不同尺度的对象信息。常用的预训练模型如Darknet53或ResNet。

3. **分割预测头**：在每个层级上都有一个小的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），称为“SPP+”模块，结合空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）来生成不同尺度的目标候选区域（bounding boxes）。

4. **anchor boxes**：YOLOv5使用预定义的一系列锚框（Anchor Boxes）来匹配目标，这有助于提高检测精度和效率。

5. **confidence score and location**：每个候选区域会预测其包含目标的概率（confidence score）以及位置参数，如边界坐标。

6. **Non-Max Suppression (NMS)**：对所有层级的结果应用非极大值抑制（NMS），去除高度相似但可能存在重叠的预测，保留最有可能的真实目标。

7. **输出**：最终得到一组包含类别标签和置信度得分的最终预测结果。