yolov5 7.0 classify原理，1000字

YOLOv5 7.0 分类原理的核心是基于YOLOv3改进的多尺度检测器，它使用了更简单的架构，以及更少的参数，并且可以训练更快。YOLOv5 7.0使用多尺度检测器模块，它使用模块化架构，从而可以更快地训练模型。它使用了一种称为“混合形状”的技术，它可以根据输入图像的不同尺度，提取不同大小的特征来检测物体。YOLOv5 7.0分类器使用卷积神经网络(CNN)来检测物体，并且使用边界框回归模型(BBR)来精确定位物体的位置。YOLOv5 7.0还使用了全卷积网络(FCN)来进行分类，它可以将每个物体的特征提取出来，并用来进行分类预测。YOLOv5 7.0使用的分类模型有一系列的模型，如支持向

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