YOLOv5因其高效和准确的目标检测性能备受关注。Eff-QAFPN作为其改进的Neck结构，融合了量化感知神经网络的设计，提升了速度和效率。该结构通过1x1和3x3卷积层结合ReLU激活函数，以及激活量化技术，优化计算量和内存占用，从而增强目标检测的准确性和鲁棒性。
目前，计算机视觉领域的目标检测算法YOLOv5一直以其高效和准确的性能而受到广泛关注。为了进一步提升YOLOv5的性能，研究人员提出了一种改进的Neck结构，名为Eff-QAFPN。Eff-QAFPN结构采用了量化感知神经网络设计的高效思想，表现出了强势的性能。
Eff-QAFPN结构的设计灵感源自于量化感知神经网络。量化感知是一种优化神经网络计算的技术，通过减少计算量和内存占用，提高网络的速度和效率。Eff-QAFPN结构将这一思想引入到YOLOv5的Neck部分，通过精心设计的网络结构和量化感知技术，实现了更高效的目标检测。
下面是Eff-QAFPN结构的源代码示例：
import torch
import torch.nn as nn
class EffQAFPN(nn.Module
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