YOLOv5目标检测算法工作原理详解

YOLOv5是一种目标检测算法，其工作过程如下：

1. 输入图像：YOLOv5的输入是一张图像，该图像被分成若干个网格。

2. 提取特征：在输入图像上应用卷积神经网络（CNN）来提取特征。YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干网络，该网络通过一系列卷积层和残差块来提取特征。

3. 预测边界框：对于每个网格，YOLOv5预测多个边界框，每个边界框包含一个目标。边界框的预测基于网格中心点的位置和宽高比。

4. 预测类别：对于每个边界框，YOLOv5预测其所属的目标类别。这个预测基于CNN学到的特征和目标类别的先验知识。

5. 非极大抑制：为了避免重复检测，YOLOv5使用非极大抑制（NMS）算法来选择最佳的边界框。NMS算法基于边界框之间的IoU（交并比）来选择最佳的边界框。

6. 输出结果：最后，YOLOv5将检测结果输出为边界框和对应的目标类别。