yolov5目标检测过程原理

Yolov5目标检测过程的原理可以简述为以下几个步骤：

1. 使用图像预处理技术对输入图像进行处理，将其转换为模型可接受的数据格式。

2. 将处理后的图像送入深度神经网络模型中，在特征提取层对图像进行特征提取。

3. 在模型的最后一层，使用卷积层生成候选框，每个候选框表示可能包含物体的区域。

4. 在候选框中，使用类别预测网络对每个框内的物体进行分类，确定它们属于哪个目标类别。

5. 同时，使用回归网络对每个框的位置进行调整，以提高其精确性。

6. 最终，通过应用非极大值抑制算法，对重叠的候选框进行筛选，仅保留最佳结果。

这些步骤组合起来构成了Yolov5目标检测的核心部分，可以用于自动识别图像中出现的各种不同物体。