yolov5s网络结构

YoloV5s是一种基于深度学习的目标检测算法，其网络结构基于CSPNet（Cross Stage Partial Network）和SPPNet（Spatial Pyramid Pooling Network）。YoloV5s主要包含以下几个部分：

1. Backbone网络：采用CSPNet结构，包含多个卷积层和残差块，用于提取特征。

2. Neck网络：采用SPPNet结构，包含多个金字塔池化层，用于提取不同尺度的特征。

3. Head网络：包含多个卷积层和分类器，用于预测目标的类别和位置。

4. Anchor Box：用于在不同尺度上生成预测框。

总体来说，YoloV5s通过自适应地调整网络的深度和宽度，在保证检测精度的同时，实现了更快的检测速度。