“深度学习中的骨干网络:从YOLOv5/v7到PP-LCNet“ - 探索新一代计算机视觉技术

计算机视觉是人工智能领域的重要分支之一，近年来快速发展。其中，目标检测技术是比较核心和基础的技术之一。而骨干网络是目标检测算法的关键组成部分之一，其作用在于对图像进行高层次的特征提取，在后续的处理中发挥重要作用。

传统的骨干网络如ResNet和EfficientNet等已经被广泛地应用于目标检测任务中。然而，随着计算机性能的不断提升和模型架构的创新，越来越多的骨干网络被开发出来，以满足不同场景下的需求。在目标检测领域， YOLOv5/v7 一直以来都是比较热门的骨干网络之一。

但是随着技术的发展和应用场景的变化，更加先进和适合于不同任务的骨干网络也应运而生。其中，PP-LCNet 就是一种新兴的骨干网络，在目标检测领域表现不俗，特别是在小目标检测任务中的性能表现更为出色。

PP-LCNet骨干网络结构非常紧凑，具有较强的特征表达能力。其独特的设计采用一种基于低秩卷积的注意力机制，以减少计算量和参数数量，从而提高网络的计算效率和泛化能力。具体实现可以参考下面的源代码：

import torch.nn as nn

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