改进YOLOv5的激活函数选择：SiLU、ReLU、ELU、Hardswish、Mish、Softplus和AconC系列

YOLOv5是一种流行的计算机视觉算法，用于实时目标检测和识别任务。激活函数在神经网络中起着重要的作用，它们引入了非线性性质，帮助网络模型学习复杂的特征表示。在YOLOv5中，选择合适的激活函数对于提高模型的性能和准确性至关重要。

本文将讨论改进YOLOv5的激活函数选择。我们将介绍SiLU、ReLU、ELU、Hardswish、Mish、Softplus和AconC系列等常用激活函数，并提供相应的源代码示例。

1. SiLU激活函数：
   SiLU（Sigmoid Linear Unit）激活函数是一种近期引入的激活函数，其形式为f(x) = x * sigmoid(x)。SiLU函数在保持计算效率的同时，提供了较好的非线性特性。以下是SiLU激活函数的Python实现代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SiLU(</