YOLOV5网络模型图

YOLOv5网络模型是一种基于深度学习的目标检测算法，其结构简洁、高效且准确。该模型主要由三个部分组成：输入端、特征提取网络和输出端。输入端负责接收原始图像数据，并将其送入特征提取网络进行特征提取。特征提取网络采用多尺度卷积神经网络（CNN）结构，通过多次下采样和上采样操作，逐步提取图像中的特征信息。最后，输出端根据提取到的特征信息，利用边界框回归和类别概率预测方法，确定目标在图像中的位置和类别。YOLOv5网络模型具有速度快、准确率高等优点，广泛应用于自动驾驶、智能监控等领域。