YOLOv5是基于什么方法实现行人检测的

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，它采用了单阶段检测的方法，即将目标检测任务分为目标定位和类别识别两个子任务，并且将这两个子任务同时进行处理。YOLOv5的网络结构主要基于卷积神经网络，其中使用了一些先进的技术，如SPP结构、PAN结构等，以提高检测精度和速度。在行人检测方面，YOLOv5通过对训练数据集进行大规模标注和训练，学习到了行人的特征，从而能够准确地检测出图像中的行人目标。