yolov5多尺度融合

在 YOLOv5 中，多尺度融合是通过在不同层次的特征图中检测物体来提高检测精度的一种方法。YOLOv5 使用了三个不同的尺度来检测物体，这些尺度分别为 13x13、26x26 和 52x52。每个尺度都会生成一个边界框，并且这些边界框将被融合成最终的检测结果。

在多尺度融合中，YOLOv5 使用了一种名为 FPN（Feature Pyramid Network）的方法。FPN 可以通过将不同层次的特征图进行上采样和下采样来生成具有不同分辨率的特征图。这些特征图可以在不同的尺度上进行检测，从而提高检测精度。

具体来说，YOLOv5 通过在 13x13、26x26 和 52x52 的特征图中检测物体，然后将这些检测结果进行融合，从而生成最终的检测结果。在融合过程中，YOLOv5 使用了一种名为 Weighted Boxes Fusion（WBF）的方法，该方法可以根据边界框的置信度对不同尺度的检测结果进行加权平均。这样可以确保具有更高置信度的检测结果对最终结果的贡献更大。