yolov5s网络结构

YOLOv5s是一种基于深度学习的目标检测算法，其网络结构如下：

1. Backbone：采用CSPDarknet53骨干网络，其包含53个卷积层，可以提取图像的高级特征。

2. Neck：采用SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构，可以在多个尺度下提取特征，从而提高目标检测的准确率。

3. Head：采用YOLOv5特有的Head结构，包含多个卷积层和池化层，用于将特征图转换为目标检测结果。

4. Detection：采用YOLOv5特有的Detection结构，包含多个卷积层和全连接层，用于预测目标的类别和位置。

整个网络结构非常精简，但是具有较高的检测精度和速度。