yolov5网络构架输出端

YOLOv5网络结构的输出端包含了两部分：

1. 对于每个预测框，网络会输出一个类别概率向量和一个边界框回归向量。这些向量将分别传递给后处理模块进行处理，以得到每个预测框的最终类别和位置。

2. 对于整张图像，网络还会输出一组锚框和它们的置信度得分。这些锚框将用于生成预测框，并且在后处理模块中用于筛选预测框。

在YOLOv5中，输出层的设计是非常精简的，这也是其高效性的一个因素。

相关问题

yolov5网络构架neck网络

YoloV5的网络结构是基于CSPDarknet53和SPP结构的。其中，neck部分是指网络中间的连接层，用于连接前半部分（backbone）和后半部分（head）。

具体来说，YoloV5的neck部分包括以下几个模块：

1. Cross Stage Partial Network (CSP)：CSP是一种网络结构，可以有效地减少参数数量和计算量。在YoloV5中，CSP模块主要用于backbone和head之间的连接，提高特征图的复杂性和表达能力。

2. Spatial Pyramid Pooling (SPP)：SPP模块可以对不同大小的特征图进行池化操作，从而能够处理不同大小的目标。在YoloV5中，SPP模块主要用于生成多尺度的特征图，提高目标检测的准确率和速度。

3. Path Aggregation Network (PAN)：PAN模块可以将不同分辨率的特征图进行聚合，从而可以提高目标检测的准确率和速度。在YoloV5中，PAN模块主要用于backbone的不同分辨率特征图的聚合。

yolov5网络构架主干网络

Yolov5网络采用的是CSPDarknet53作为主干网络，它是对Darknet-53的改进版本。CSP（Cross-Stage-Partial）结构可以有效地减少模型的计算量，提高模型的精度和速度。CSPDarknet53网络结构可以用于多种目标检测任务，包括物体检测、行人检测等。此外，Yolov5还使用了SPP（Spatial Pyramid Pooling）和PAN（Path Aggregation Network）等技术来提高模型的精度和检测速度。