yolov5网络结构说明

YOLOv5是一个目标检测算法，它与YOLOv4有一些不同之处。在YOLOv5中，使用了两种CSP结构：CSP1_X和CSP2_X。其中，CSP1_X结构应用于主干网络Backbone，而CSP2_X结构应用于Neck。这样的设计使得YOLOv5网络在特征提取和特征融合方面更加强大。

此外，YOLOv5的Neck结构采用了FPN PAN的结构，并在此基础上进行了一些改进。相比于YOLOv4的Neck结构中使用的普通卷积操作，YOLOv5使用了CSPNet设计的CSP2结构，从而进一步增强了网络的特征融合能力。

YOLOv5有四个版本：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x。这些版本的网络结构基本相同，唯一的区别在于depth_multiple和width_multiple这两个参数。就像我们购买衣服时的尺码一样，YOLOv5s是深度最小、特征图宽度最小的网络，而其他三种版本在此基础上逐渐增加了深度和宽度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（网络详解）](https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/129312409)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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