yolov5结构

YOLOv5是一种高效且易于实现的目标检测算法，由Joseph Redmon等开发者维护更新。在文件类型方面，YOLOv5的代码主要为Python语言编写，涉及到.yaml配置文件，以及依赖于PyTorch深度学习框架。其核心内容包括三个主要部分：骨架网络Backbone、用于特征提取的Neck部分，以及执行实际目标检测任务的检测头（Head）。YOLOv5对之前的版本进行了优化，例如引入自适应锚框计算，使用多尺度预测等。具有良好的性能和较高的推理速度，被广泛应用在实时目标检测场景中。