YOLOv5改进系列：采用ShuffleNetV2作为主干网络的计算机视觉

计算机视觉领域一直在不断追求更高效的模型结构，以满足实时目标检测和图像分类等任务的需求。在YOLOv5改进系列中，我们将介绍一种新的主干网络——ShuffleNetV2，该网络具有较低的计算复杂度和参数量，同时保持了较高的准确性。

ShuffleNetV2是由Megvii团队于2018年提出的一种轻量级卷积神经网络结构，旨在提供高效的计算性能和较低的模型大小。它通过引入通道重排和组卷积操作来减少计算量，并在保持模型性能的同时减少了参数数量。

下面我们将以YOLOv5为基础，将ShuffleNetV2作为主干网络进行替换，并提供相应的源代码实现。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
<