YOLOv5目标检测过程

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，其过程如下：

1. 输入图像被分成多个网格，每个网格负责检测图像中的一个物体。

2. 对于每个网格，YOLOv5会预测物体的类别、位置以及置信度。

3. 物体的位置通常由边界框表示，即一个矩形框，包含物体的位置信息。

4. YOLOv5使用Anchor Boxes来提高位置预测的精度。Anchor Boxes是一组预定义的矩形框，模型会从这些框中选择最佳匹配的框。

5. 对于每个网格，YOLOv5会生成多个预测结果，每个结果包含一个边界框和一个相应的置信度。

6. 最后，通过非极大抑制（NMS）算法来筛选预测结果，去除重叠的边界框和低置信度的预测。

7. 最终输出检测到的物体的类别、位置和置信度。