YOLOv5/v8改进主干GhostNetV2系列：引入长距离注意力机制的轻量级检测器

YOLOv5/v8改进主干GhostNetV2系列：引入长距离注意力机制的轻量级检测器

计算机视觉领域一直在追求高效轻量级的目标检测算法，以满足在端侧设备上进行实时目标检测的需求。最新的研究成果来自华为诺亚实验室的GhostNetV架构，它结合了YOLOv5/v8的改进主干和长距离注意力机制，构建了一种更强大的轻量级目标检测器。

GhostNetV是一种基于GhostNet系列的新型架构，它在GhostNet的基础上引入了长距离注意力机制。该机制能够增强廉价操作，提升轻量级模型的性能。通过在主干网络中引入长距离注意力机制，GhostNetV能够在保持模型轻量级的同时，提高目标检测的准确性和鲁棒性。

下面是使用GhostNetV架构进行目标检测的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn


class GhostNetVBlock(nn.Module)