本文介绍了如何在YOLOv5目标检测框架中使用MobileNetV3作为主干网络，以实现更高性能和更低计算复杂度。通过修改YOLOv5代码并结合MobileNetV3的轻量级特性，可以优化模型在移动设备和嵌入式系统的应用。详细步骤包括导入模型、创建新类、定义卷积层和前向传播，以及实例化模型进行目标检测任务。
计算机视觉是人工智能领域的重要分支，其在图像识别、目标检测和图像分割等任务中发挥着重要作用。目标检测是计算机视觉中的一个关键任务，而YOLOv5作为目标检测领域的先进方法，近年来备受关注。在YOLOv5的改进系列中，我们将探讨如何将MobileNetV3作为YOLOv5的主干网络。
MobileNetV3是Google在2019年提出的轻量级卷积神经网络架构，其旨在实现更高的性能和更低的计算复杂度。MobileNetV3通过引入一系列创新的模块和技术，提供了一种高效的解决方案，适用于移动设备和嵌入式系统。
为了实现YOLOv5和MobileNetV3的结合，我们需要修改YOLOv5的代码，以将MobileNetV3作为主干网络。下面是一个示例代码，展示了如何在YOLOv5中使用MobileNetV3。
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import mobilenet_v3_small
class
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