YOLOv5目标检测算法工作原理详解

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，其工作原理如下：

1. 输入图片被送入深度神经网络中，经过卷积层、池化层、激活函数等处理，提取出图片的特征。

2. 然后，通过一组全连接层，将特征图转换为一个向量。

3. 接下来，将这个向量送入一个分类器和一个回归器中。

4. 分类器用来识别图像中的物体类别，回归器用来预测物体的位置和大小。

5. 最后，根据分类器和回归器的输出，将检测到的物体框起来，并输出检测结果。

YOLOv5相较于之前版本的YOLO算法，采用了更深的网络结构，通过引入SPP结构、PANet结构等技术，进一步提高了检测精度和速度。