YOLOv5/v 更改激活函数：计算机视觉研究

激活函数是深度学习中的关键组成部分，它对于神经网络的性能和收敛速度有重要影响。在计算机视觉领域，YOLOv5/v是一个广泛应用的目标检测框架，它具有高精度和实时性能。本文将探讨如何在YOLOv5/v中更改激活函数，并提供相应的源代码。

YOLOv5/v是一种基于单阶段目标检测方法的模型，它采用了骨干网络和检测头两个部分。骨干网络用于提取图像特征，而检测头用于预测目标的边界框和类别。在YOLOv5/v中，激活函数通常用于增加非线性能力，帮助模型更好地捕捉图像特征。

一种常见的激活函数是ReLU（Rectified Linear Unit），它将所有负值设为零并保持正值不变。在YOLOv5/v中，默认使用了ReLU作为激活函数。然而，研究表明，其他激活函数也可能对模型的性能产生积极影响。下面我们将介绍一些常见的激活函数，并说明如何在YOLOv5/v中进行更改。

1. Leaky ReLU（泄露线性整流单元）：
   Leaky ReLU克服了ReLU的零梯度区域问题，它在负值区域引入了一个小的斜率，使得负值也有一定的梯度。这有助于提高模型的收敛速度和鲁棒性。以下是在YOLOv5/v中使用Leaky ReLU的示例代码：

import torch