yolov5网络架构详解

YOLOv5的网络架构可以分为主干网络和检测头两个部分。

1. 主干网络：YOLOv5的主干网络采用了CSPDarknet53，它是一种基于Darknet53的改进版本。CSPDarknet53 使用了CSP（Cross Stage Partial Network）模块，将网络分成两个分支，一个较浅的分支和一个较深的分支。这种结构可以有效地减少参数数量，并提高特征提取的效果。

2. 特征金字塔：在主干网络之后，YOLOv5引入了一种特征金字塔结构，用于处理多尺度的目标。特征金字塔通过在不同层级上生成不同分辨率的特征图，并与上一层级进行融合，产生了一系列具有多尺度信息的特征图。

3. 检测头：YOLOv5的检测头包括了一系列卷积层和全连接层，用于从特征图中预测目标的类别和位置。检测头使用了不同尺度的锚框（anchor boxes）来检测不同大小的目标，并使用卷积和激活函数来预测目标的边界框坐标和类别概率。

整体而言，YOLOv5的网络架构通过主干网络提取特征，然后通过特征金字塔处理不同尺度的目标，最后通过检测头生成目标的类别和位置预测。这种设计使得YOLOv5在保持高速度和准确性的同时，适应了不同尺度的目标检测需求。