yolov5s网络结构

YOLOv5s是一种目标检测算法，其网络结构主要由输入层、卷积层、池化层、残差块、上采样层、连接层和输出层组成。其中，输入层将原始图像输入网络中进行处理，卷积层、池化层和残差块则是网络中的主要处理模块，它们将原始图像进行卷积、池化、激活等操作，提取图像特征，并通过多层级的网络结构逐步提高特征的丰富度和分辨率。

上采样层主要用于将低分辨率的特征图通过插值的方式上采样到高分辨率，从而使得特征图的分辨率能够和原始图像的大小匹配。连接层则主要用于将较浅层和较深层的特征图进行连接，以获得更加丰富的信息。输出层则是最后一层，它将经过处理后的特征图进行目标分类和框定，并输出检测结果。

YOLOv5s的网络结构采用了轻量化设计，主要采用单层的卷积操作，并使用了SENet等网络结构优化技术，使得算法的参数量降低到了比YOLOv4减少3倍以上的程度，同时在检测精度上并没有受到太大的影响，因此在实际应用中具有较高的实时性和识别准确率。