yolov5目标检测工作流程详述

Yolov5是一种高效的目标检测算法，以下是其工作流程的详细描述：

1. 数据预处理：首先需要将输入图像进行预处理，包括缩放、裁剪、归一化等操作。

2. 特征提取：利用卷积神经网络对预处理后的图像进行特征提取，得到一系列特征图。

3. 特征增强：对特征图进行增强，包括跨层特征融合、卷积操作等。

4. 目标检测：利用特征图进行目标检测，包括目标位置预测、目标类别预测等。

5. 后处理：对检测结果进行后处理，包括非极大值抑制、边界框调整等，得到最终的目标检测结果。

Yolov5相较于之前的版本在特征提取和增强方面有了很大的改进，使得其能够快速准确地检测出目标，适用于实时场景下的目标检测任务。