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focus

YOLOv5的网络架构主要包括以下几个部分：

1. Backbone网络：YOLOv5使用了CSPDarknet53作为其骨干网络。CSPDarknet53是一种基于深度残差网络的骨干网络，它采用了Cross-Stage Partial Network (CSP)结构，将网络分成两个部分，每个部分都有一个子网络，分别用于提取不同尺度的特征。

2. Neck网络：YOLOv5使用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)作为其Neck网络。SPP可以在不改变输入大小的情况下对不同大小的感受野进行池化，从而提取更多的特征。PAN可以将来自不同尺度的特征图进行融合，从而增强特征表达能力。

3. Head网络：YOLOv5的Head网络由三个部分组成：Anchor-based Detection、Anchor-free Detection和Instance Segmentation。在Anchor-based Detection中，YOLOv5使用了YOLOv3中的Anchor Box方法来检测物体。在Anchor-free Detection中，YOLOv5使用了CenterNet方法来检测物体。在Instance Segmentation中，YOLOv5使用了PANet方法来进行实例分割。

4. Focus模块：YOLOv5中的Focus模块是一种新的卷积操作，它可以用来提取低分辨率图像中的高频信息。Focus模块主要由两个部分组成：Focus Split和Focus Concat。其中，Focus Split将输入张量沿着通道维度分成两份，然后将这两份在空间维度上错位相加，从而得到了含有更多高频信息的特征图。Focus Concat则将这两份特征图拼接在一起，得到最终的输出特征图。