yolov5s流程图解释

Yolov5s是一种目标检测算法，其流程图如下所示：


1. 输入图像：图像输入到Yolov5s网络中进行处理。
2. Backbone网络：使用CSPDarknet53作为骨干网络，提取图像特征。
3. Neck网络：使用SPP和PANet作为neck网络，提高特征表达的性能。
4. Head网络：使用YOLOv5的head网络进行目标检测，生成边界框和类别概率。
5. 非极大值抑制（NMS）：对于每个类别，使用NMS算法来去除重叠的边界框。
6. 输出结果：输出最终的目标检测结果，包括边界框坐标和类别概率。

总的来说，Yolov5s的流程图比较简单，主要是通过骨干网络、neck网络和head网络来提取图像特征和进行目标检测，再通过NMS算法去除重叠的边界框，最终输出目标检测结果。