YOLOv5改进系列：替换Neck为AFPN

计算机视觉中目标检测是一个重要的任务，而YOLOv5是一种流行的目标检测算法。本文将讨论YOLOv5的改进系列之一，即使用AFPN（Adaptive Feature Pyramid Network）替换原有的Neck结构，以进一步提升检测性能。

YOLOv5是一种基于单阶段检测器的目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为回归问题。YOLOv5主要由骨干网络（Backbone）、颈部结构（Neck）和头部结构（Head）组成。在YOLOv5的改进系列中，我们将着重讨论如何使用AFPN来替换原有的Neck结构。

AFPN是一种常用于多尺度目标检测的特征金字塔网络结构。它通过自适应地融合不同尺度的特征图，提供了丰富的上下文信息，有助于提高目标检测的精度。下面我们将介绍如何在YOLOv5中使用AFPN。

首先，我们需要导入所需的库和模块。以下是Python代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional