yolov5模型框架

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个流行的实时物体检测算法，它是由 Ultralytics 公司开发的深度学习模型系列。YOLOv5继承了YOLOv4的优点，如高效的预测速度、相对较高的准确性和简单的设计。这个版本有以下几个关键特点：

1. **单次前向传播**（Single Shot Detection, SSD）：YOLOv5继续采用单阶段检测方法，即在一个前向传播中同时完成目标分类和定位，减少了计算步骤。

2. **Mosaic数据增强**：这是一种训练集扩增技术，通过将四个随机裁剪的小图片拼接成大图进行训练，提高了模型对输入图像尺寸变化的适应能力。

3. **SPP模块**（Spatial Pyramid Pooling）：用于捕获不同尺度的目标信息，有助于处理不同大小的对象。

4. **混合批归一化**（ Mish Activation 和 BatchNorm）：使用新型激活函数Mish代替传统的ReLU，以及一种改进的批量归一化方式，优化了网络性能。

5. **模型规模选择**：YOLOv5提供了一系列模型大小（如S, M, L, X），从较小的模型适合资源有限的设备到较大的模型提供更高的精度。