Yolov5结构图展示清晰易懂

YOLOv5算法本身非常优秀，随着其版本的迭代更新，网络各个模块对物体检测中的常见问题都做了一定的优化改进，本身就具有较好的工程实用性。 Input部分完成数据增强、自适应图片缩放、锚框计算等基本处理任务；Backbone部分作为主干网络，主要使用CSP结构提取出输入样本中的主要信息，以供后续阶段使用；Neck部分使用FPN及PAN结构，利用Backbone部分提取到的信息，加强特征融合；Prediction部分做出预测，并计算CIOU_Loss等损失值。 随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测领域里的各种算法技术层出不穷，针对不同事物不同目标，我们需进行多方比较，进而择优选择。其中，YOLOv5算法，得益于速度快精度高而闻名，是一种经典且稳定的算法。 此份结构图，有助于大家了解yolov5模型的整体框架与架构，帮助大家理清原理熟悉源码设计。