Prompt: 根据以下描述生成图片：Backbone部分： 第0层： 类型：Convolutional Layer 参数：[64, 3, 2]，表示输出通道数为64，卷积核大小为3x3，步幅为2。 作用：对输入图像进行卷积操作，得到P1/2大小的特征图。 第1层： 类型：Convolutional Layer 参数：[128, 3, 2] 作用：对第0层的特征图进行卷积操作，得到P2/4大小的特征图。 第2层： 类型：CSPDarknet的C2f模块，重复3次 参数：[128, True]，表示每次的输出通道数为128，且使用ECA注意力机制。 作用：在P2/4大小的特征图上应用C2f模块，加强通道特征捕捉。 第3层： 类型：Convolutional Layer 参数：[256, 3, 2] 作用：对第2层的特征图进行卷积操作，得到P3/8大小的特征图。 第4层： 类型：CSPDarknet的C2f模块，重复6次 参数：[256, True] 作用：在P3/8大小的特征图上应用C2f模块，加强通道特征捕捉。 第5层： 类型：Convolutional Layer 参数：[512, 3, 2] 作用：对第4层的特征图进行卷积操作，得到P4/16大小的特征图。 第6层： 类型：CSPDarknet的C2f模块，重复6次 参数：[512, True] 作用：在P4/16大小的特征图上应用C2f模块，加强通道特征捕捉。 第7层： 类型：Convolutional Layer 参数：[1024, 3, 2] 作用：对第6层的特征图进行卷积操作，得到P5/32大小的特征图。 第8层： 类型：CSPDarknet的C2f模块，重复3次 参数：[1024, True] 作用：在P5/32大小的特征图上应用C2f模块，加强通道特征捕捉。 第9层： 类型：Spatial Pyramid Pooling with Fused Convolutional Layers（SPPF） 参数：[1024, 5] 作用：对P5/32大小的特征图进行SPPF操作。 Head部分： 第10层： 类型：Upsample Layer 参数：[None, 2, 'nearest'] 作用：上采样特征图，使其大小变为原来的两倍。 第11层： 类型：Concatenation Layer 参数：[[-1, 6], 1, Concat, [1]] 作用：将上采样后的特征图与backbone中P4/16的特征图进行连接。 第12层： 类型：CSPDarknet的C2f模块 参数：[512] 作用：在连接后的特征图上应用C2f模块，进一步加强特征表示。 （类似地重复11-13层的操作，处理P3/8大小的特征图） （类似地重复11-13层的操作，处理P4/16大小的特征图） （类似地重复11-13层的操作，处理P5/32大小的特征图） 第16层： 类型：Concatenation Layer 参数：[[15, 18, 21], 1, Concat, [1]] 作用：将处理后的P3、P4、P5大小的特征图进行连接。 第17层： 类型：Detect层 参数：[nc]，表示目标类别的数量 作用：最终的检测层，生成目标检测的结果，包括边界框的坐标和类别概率。 总体而言，这个模型通过backbone提取图像的特征，然后通过head进行多层级的处理，最终在Detect层生成目标检测的输出。整个模型被设计为在不同尺度上捕捉图像的语义信息，以实现对目标的有效检测。
