YOLOv5 特征提取：SPP 和 PAN 结构详解

YOLOv5 并没有传统的 neck 结构，它使用了一种称为 SPP (Spatial Pyramid Pooling) 的特征提取方法来提取不同大小的感受野特征。SPP 结构通过对不同大小的池化核进行池化操作，从而提取不同尺度的特征信息。

此外，YOLOv5 还使用了一种称为 PAN (Path Aggregation Network) 的特征融合方法，将来自不同层级的特征图进行融合。PAN 结构通过将不同尺度的特征图进行上采样和连接，并利用特征金字塔结构，有效地提升了检测性能。

总结来说，YOLOv5 通过 SPP 和 PAN 两种结构，有效地提取和融合了多尺度特征，从而提升了目标检测的精度。