简述yolov5目标检测模型

Yolov5是一种基于神经网络的目标检测模型，它是由Joseph Redmon和Alexey Bochkovskiy开发的。相对于Yolov4，Yolov5在检测精度和速度方面都有了显著的提升。

Yolov5的模型结构主要分为三个部分：backbone、neck和head。其中，backbone是由多个卷积层组成的特征提取器，可以提取出图像中的高级特征；neck是在backbone特征的基础上进行特征融合和细化，以提高检测精度；head则是用于预测目标的位置和类别信息。

此外，Yolov5还采用了一些新的技术来加快检测速度和提高精度，例如：使用SPP结构来替代传统的池化操作，采用PANet来进行特征融合，使用Anchor-free技术来进行目标检测等。

总的来说，Yolov5是一种高效的目标检测模型，它可以在保证检测精度的同时，实现相对较快的检测速度，因此在实际应用中具有广泛的应用价值。