yolov5使用了什么网络结构

YOLOv5使用的是一种新型的轻量级网络结构，称为CSP（Cross Stage Partial）Darknet，它在Darknet网络的基础上进行了改进。CSP Darknet网络使用跨阶段部分连接技术，通过将前一阶段的特征图与后一阶段的特征图相加，来增强网络的表达能力和减少计算量。此外，CSP Darknet网络还采用了一些小技巧，如PANet、SPP、SAM等，来增强网络的感受野和提高准确率。总体来说，CSP Darknet网络结构具有轻量、高效、准确等优点，特别适合于移动端和嵌入式设备上的目标检测应用。

相关问题

yolov5-tiny网络结构

yolov5-tiny网络结构是YOLO系列中深度最小且特征图宽度最小的网络。它基于YOLOv5s网络进行了改进，采用了CSP2_X结构来增强网络特征融合的能力。除此之外，yolov5还应用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放、Focus结构、FPN PAN结构和GIOU_Loss等知识。

yolov5l6.0网络结构

Yolov5l6.0是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的一个版本，它是在YOLOv5基础上做了一些改进和优化。具体的网络结构如下：

1. Backbone网络：Yolov5l6.0使用CSPDarknet53作为其主干网络。CSPDarknet53是一个深度可分离卷积网络，由多个卷积层和残差连接组成，用于提取图像特征。

2. Neck网络：Yolov5l6.0在主干网络后添加了一个特征融合模块，用于增强特征表示能力。该模块采用了FPN（Feature Pyramid Network）结构，将不同层次的特征图进行融合，以便更好地检测不同尺度的目标。

3. Head网络：Yolov5l6.0的检测头部由多个卷积层和全连接层组成。它通过预测边界框的位置、类别和置信度来实现目标检测。与之前的YOLO版本相比，Yolov5l6.0引入了SAM（Spatial Attention Module）模块，用于提升检测精度和鲁棒性。

总体而言，Yolov5l6.0采用了一种轻量级的、端到端的目标检测网络结构，具有较高的检测精度和实时性能。