yolov5s算法流程

YOLOv5s算法流程如下：

1.首先对图像进行预处理，包括缩放、归一化等操作。

2.将处理后的图像输入到卷积神经网络中，经过多个卷积层和池化层的处理，提取出图像的特征。

3.在特征图上进行多尺度的检测，通过锚点框生成候选框。

4.对候选框进行分类和回归操作，得到每个候选框的类别和位置信息。

5.利用非极大值抑制算法（NMS）去除重复的检测框。

6.最终输出检测结果，包括检测框的位置、类别和置信度等信息。

整个算法流程简单明了，且速度较快，适用于实时物体检测。