yolov5s网络模型结构

YOLOv5s是一种轻量级的目标检测神经网络模型，它的网络结构如下所示：

输入层：输入一张待检测的图片，大小为320x320。

Convolutional层：使用3x3的卷积核提取特征，共包含3个Convolutional层。

Downsampling层：使用2x2的maxpooling操作对特征图下采样，共包含3个Downsampling层。

Bottleneck层：使用1x1的卷积核进行特征压缩，共包含4个Bottleneck层。

Upsampling层：使用2x2的反卷积操作对特征图上采样，共包含2个Upsampling层。

Concatenation层：将特征图进行拼接，共包含2个Concatenation层。

Detection层：使用1x1的卷积核将特征图转换为检测结果，共包含1个Detection层。

输出层：输出目标检测结果，包括目标类别、位置和置信度等信息。

YOLOv5s模型结构相对简单，但在保证高精度的同时，具有较快的检测速度，适合于在移动设备和嵌入式设备上进行实时目标检测任务。