YOLOv5目标检测特征提取

YOLOv5模型的特征提取是通过神经网络模型实现的。YOLOv5使用的是CSPDarknet53神经网络结构进行特征提取。

CSPDarknet53是一种卷积神经网络，它由多个卷积层和残差块构成。与传统的ResNet等网络结构不同，CSPDarknet53使用了“Cross Stage Partial”(CSP)模块来降低特征图的维度，从而减少模型参数数量。CSP模块将输入特征图分成两部分，一部分经过卷积层提取特征，另一部分则直接输出。最后将两部分特征图连接起来，作为下一层的输入。

在YOLOv5中，特征提取网络的输出是一个特征图，它是输入图像在特征提取网络中经过多个卷积层和CSP模块处理后得到的。这个特征图包含了原始图像的高层语义信息，可以用于目标检测任务中的目标检测、分类和定位等任务。

特征提取网络的输出特征图会被送入YOLOv5的检测头，进行目标检测的后续处理。检测头包括多个卷积层和全连接层，用于预测目标的类别、位置和置信度等信息。