YOLOv5改进系列：EfficientNetv2在计算机视觉中的主干网络替换

计算机视觉领域一直在不断发展和创新，其中目标检测是一项重要的任务。YOLOv5作为一种高效的目标检测算法，近年来备受关注。在YOLOv5的改进系列中，一项关键的改进是将EfficientNetv2作为主干网络，以进一步提升检测性能。本文将详细介绍这一改进，并提供相应的源代码。

EfficientNetv2是EfficientNet的后续版本，它采用了更高级的网络结构和更先进的特征提取方法。通过将EfficientNetv2应用于YOLOv5的主干网络，我们可以期望在目标检测任务中获得更好的性能。

首先，我们需要安装所需的库和依赖项。在Python环境中，可以使用以下命令安装必要的库：

pip install torch torchvision
pip install numpy
pip install opencv-python
pip install pytorchcv

接下来，我们将使用PyTorch和YOLOv5库来实现改进的YOLOv5模型。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn