介绍一下yolov5网络架构

YOLOv5是一种目标检测神经网络，是YOLO系列的最新版本，其网络架构相比于之前的版本有了很大的改进。YOLOv5采用了新的网络架构，它主要由CSPDarknet53作为主干网络，加上多个SPP模块和PANet模块组成。CSPDarknet53是一种轻量级的DarkNet架构，它使用了一种称为cross-stage partial connections的技术来减少参数数量，提高模型效率。

在YOLOv5中，SPP模块（Spatial Pyramid Pooling）用于对不同大小的目标进行检测，它可以将输入特征图划分成不同大小的网格，并对每个网格内的特征进行不同的池化处理，从而使模型能够检测到不同大小的目标。PANet模块（Path Aggregation Network）用于对不同尺度的特征进行融合，从而提高模型对目标的检测精度。

总的来说，YOLOv5的网络架构具有更好的性能和更高的效率，能够更准确地检测出不同大小的目标，因此在目标检测领域得到了广泛的应用。