yolov5卷积神经网络框架

YOLOv5是一种基于卷积神经网络的目标检测框架，其主要特点是速度快、精度高、模型轻量化。YOLOv5的网络结构采用了CSP（cross-stage partial connections）架构，将不同层级的特征图进行融合，从而更好地提取目标信息。此外，YOLOv5还采用了一些新的技术，如Swish激活函数、SPP结构、PANet结构等，进一步提高了模型的性能。YOLOv5可应用于多种场景，如自动驾驶、智能监控、智能交通等。