将这些关键点扩写成一段文字：1 YOLOv5系统的训练和检测阶段的一般流程；2 输入图像进行预处理缩放为640x640大小送入网络模型；3 网络模型由Backbone、Neck和Head三部分构成；4 通过前向传播部分获得目标预测的预测框位置、概率和类别；5 通过损失函数对网络进行训练和权重数据进行优化更新；6 保存训练网络模型权重数据进行目标检测网络配置；7 YOLOv5模型训练与检测流程如图3

YOLOv5是一种用于目标检测的系统，其训练和检测阶段的一般流程如下：首先，输入图像进行预处理，将其缩放为640x640大小，然后送入网络模型。该网络模型由三个部分构成，分别是Backbone、Neck和Head。在前向传播部分，通过网络模型获得目标预测的预测框位置、概率和类别。接着，通过损失函数对网络进行训练和权重数据进行优化更新，以提高模型的准确性。在训练完成后，保存训练网络模型权重数据，以进行目标检测网络配置。整个YOLOv5模型的训练与检测流程如图3-5所示。