yolov5网络结构图

YOLV5是一种轻量级的目标检测算法，其通过改进网络结构以及优化训练策略等方式，取得了优秀的检测性能，特别是在速度方面有明显优势。

YOLV5的网络结构主要由一个基于CSP（cross stage partial connection）结构的骨干网络和三个不同尺度的特征金字塔网络组成。其中骨干网络中采用了5个卷积层和4个残差块，每个残差块后都跟有一个CSP结构，通过横向连接来提高特征图的质量和维度。特征金字塔网络采用三个不同的尺度来检测不同大小的目标，其中最后一个尺度的特征图被用于预测较小目标的位置。

在预测过程中，YOLV5通过在特征图上进行多尺度预测来优化工作，它可以增强检测的稳定性，保证不同大小目标的高精度检测。此外，YOLV5还优化了多项训练策略，比如采用装载均衡和Replica data augmentation等技术。

总体来说，YOLV5网络结构简洁而优雅，具有快速和高效的特点，可以适用于各种目标检测应用。