详细介绍yolov5中的输出端

在yolov5中，输出端主要包括三个部分：边界框预测、类别预测和置信度预测。

1. 边界框预测

边界框预测是指对目标物体边界框的预测。在yolov5中，每个边界框由4个浮点数表示，即(x, y, w, h)，其中(x, y)是边界框左上角的坐标，w和h是边界框的宽度和高度。在网络的输出层，每个像素都会输出若干个边界框的预测值，每个预测值都包括4个浮点数，分别对应一个边界框的(x, y, w, h)。

2. 类别预测

类别预测是指对目标物体所属类别的预测。在yolov5中，每个物体被分为多个类别，每个类别都有一个对应的整数标识，如0表示人，1表示车辆等。在网络的输出层，每个像素都会输出若干个类别的预测值，每个预测值都包括一个长度为C的向量，其中C是物体类别的总数，向量中每个元素表示该像素的预测结果属于每个类别的概率。

3. 置信度预测

置信度预测是指对目标物体存在的置信度的预测。在yolov5中，每个边界框都有一个置信度，表示该边界框包含目标物体的概率。在网络的输出层，每个像素都会输出若干个边界框的预测值，每个预测值都包括一个浮点数，表示该像素内的边界框存在的概率。