YOLOv5/v 引入渐进特征金字塔网络 AFPN 结构 计算机视觉

在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务。YOLOv5是一个广泛应用的目标检测算法，它在最新的版本v中引入了渐进特征金字塔网络(AFPN)结构，以提高检测性能和精度。本文将详细介绍YOLOv5算法中的AFPNet结构，并提供相应的源代码。

渐进特征金字塔网络（AFPN）是一种用于多尺度特征融合的网络结构。它通过逐层上采样和下采样操作，将高级语义特征与低级细节特征进行融合，从而在不同尺度上提取和利用目标的特征信息。这种渐进的融合方式可以提高目标检测算法对不同尺度目标的感知能力。

下面是YOLOv5中AFPNet的源代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class AFPN(nn.Module):
    def</