呆萌茉莉
目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层小目标检测一直以来是CV领域的难点之一，那么，YOLOv5该如何增加小目标检测层呢？
1.YOLOv5算法简介YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：(1) Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2) Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递到预测层。(3) Head： 对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。检测框架：2.原始YOLOv5模型若输入图像尺寸=640X640，# P3/8 对应的检测特征图大小为80X80，用于检测大小在8X8以上的目标。# P4/16对应
