YOLOv5/v 使用 MobileNetV3 作为骨干网络的计算机视觉模型

YOLOv5/v 是一种计算机视觉模型，它在目标检测和实时物体识别领域表现出色。为了进一步提升模型的性能，我们可以将其骨干网络替换为 MobileNetV3。本文将详细介绍如何使用 MobileNetV3 替换 YOLOv5/v 的骨干网络，并提供相应的源代码。

MobileNetV3 是一种轻量级的卷积神经网络，它在保持模型轻量化的同时，提供了较高的准确性。通过将 MobileNetV3 作为 YOLOv5/v 的骨干网络，我们可以在保持实时性能的同时，提高模型的检测和识别能力。

首先，我们需要下载 YOLOv5/v 的源代码。你可以在官方的 GitHub 仓库中找到最新的代码。在下载并解压缩源代码后，我们可以开始进行修改。

在源代码中，可以找到与骨干网络相关的文件和代码。我们需要修改这些文件以将骨干网络替换为 MobileNetV3。以下是一些需要修改的关键文件和代码片段：

1. models/yolov5.py：这个文件定义了 YOLOv5 的主要模型结构。在这个文件中，我们需要替换骨干网络的定义。找到与骨干网络相关的代码块，并将其替换为 MobileNetV3 的定义。

import torch
import torch.nn as nn
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