YOLOv5的预测部分有什么组成

YOLOv5的预测部分由以下组成：

1. Backbone网络：使用CSPDarknet53作为骨干网络，提取图像特征。

2. Neck网络：使用SPP和PANet构建的neck网络，结合多尺度特征，增强网络的感受野和语义信息。

3. Head网络：使用YOLOv5的独特设计，包括三个分支：一个全局分支，一个小物体分支和一个中等物体分支。每个分支都有不同的输出尺寸和锚点数量，用于检测不同大小的物体。

4. 损失函数：使用IoU Loss和Focal Loss结合，有效地解决了物体大小、类别平衡和样本不平衡等问题。

5. NMS（非极大值抑制）：通过NMS去除重叠的检测框，并保留最有可能的检测结果。

6. Post-processing：对最终的检测结果进行后处理，包括对检测框进行校正、过滤低置信度的检测结果等。