本文提出ConvNeXtv2模型，结合MAE与卷积操作，增强YOLOv5在目标检测中的性能和效率。通过在主干网络中使用MAE，提高了特征表达能力和模型稳定性。训练过程采用交叉熵损失和Adam优化器，展示了一种提升计算机视觉领域目标检测的新方法。
近年来，计算机视觉领域取得了巨大的发展，对目标检测算法的要求也越来越高。作为一种快速而有效的目标检测方法，YOLO系列一直备受关注。在最新的研究中，通过融合MAE（Masked Autoencoders）和卷积操作，我们提出了ConvNeXtv2模型，进一步提升了YOLOv5的性能和效率。
MAE是一种基于自编码器的无监督学习方法，常用于特征学习和数据降维。在ConvNeXtv2中，我们将MAE应用于主干网络，用于增强特征的表达能力和模型的稳定性。通过使用MAE，我们可以自动学习到更具代表性的图像特征，从而提高目标检测的准确性。
接下来，让我们详细介绍ConvNeXtv2的结构和实现过程。
ConvNeXtv2模型结构
ConvNeXtv2模型采用了一种新颖的结构设计，将MAE与卷积操作相结合，以增强特征提取能力和模型的表示能力。下面是ConvNeXtv2的主要结构：
import torch
import torch.nn as nn
class ConvNeXtv2(
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