yolov5检测流程图

以下是YOLOv5检测的基本流程图：

1. 输入图像：将待检测的图像输入到YOLOv5模型中。

2. Backbone网络：使用CSPDarknet53作为YOLOv5的主干网络，它可以有效地提取图像特征。

3. Neck网络：使用SPP和PANet作为YOLOv5的Neck网络，它可以进一步提高特征表达能力。

4. Head网络：使用YOLOv5的Head网络输出边界框、类别和置信度。

5. NMS：应用非极大值抑制（NMS）算法来剔除重叠的边界框。

6. 输出结果：输出最终的边界框、类别和置信度。

整个流程可以总结为以下几个步骤：输入图像 → Backbone网络 → Neck网络 → Head网络 → NMS → 输出结果。