Yolov5架构图展示清晰易懂

简介：
本文提供了一个清晰直观的Yolov5架构图解，帮助读者轻松理解该模型的内部结构与工作原理。适合深度学习初学者和计算机视觉领域的研究人员参考。 YOLOv5算法表现卓越，并且随着版本的迭代更新，在物体检测中的常见问题上进行了优化改进，具备较高的工程实用性。其输入部分负责数据增强、自适应图片缩放以及锚框计算等基础处理任务；主干网络（Backbone）采用CSP结构提取样本的主要信息供后续阶段使用；颈部模块（Neck）运用FPN及PAN架构，结合主干网络的信息加强特征融合；预测部分则进行最终的预测并计算包括CIoU_Loss在内的损失值。随着计算机视觉技术的发展，目标检测领域涌现出各种算法和技术，在面对不同对象和任务时需要多方比较选择最优方案。YOLOv5因其速度快、精度高而闻名，并且是一种经典且稳定的算法。这份结构图有助于大家理解Yolov5模型的整体框架与架构，帮助熟悉源码设计原理。