yolov5目标检测功能的程序流程

Yolov5目标检测功能的程序流程如下：

1. 输入图像
2. 进行图像预处理，包括调整图像大小和颜色空间转换
3. 将处理后的图像送入神经网络模型进行推理
4. 神经网络模型输出预测结果，包括目标框的位置、置信度和类别概率
5. 对预测结果进行后处理，包括去除低置信度的目标框、使用非极大值抑制算法（NMS）去除重叠的目标框等
6. 输出检测结果，包括目标框的位置、置信度和类别

需要注意的是，Yolov5的神经网络模型采用的是单阶段检测器，相比于传统的两阶段检测器（如Faster R-CNN、Mask R-CNN等），Yolov5具有高速度、高精度、易于部署等优点。