YOLOv5/v 使用 GhostNet 作为骨干网络的计算机视觉模型

YOLOv5/v 是一个流行的计算机视觉目标检测模型，它在最新的版本中引入了 GhostNet 作为骨干网络。GhostNet 是一种轻量级的卷积神经网络架构，具有较低的参数量和计算复杂度，适用于资源受限的设备和应用场景。本文将详细介绍如何将 GhostNet 应用于 YOLOv5/v 模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要下载 YOLOv5/v 源代码。在终端中执行以下命令：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

下载完成后，我们可以进入 yolov5 目录，并安装所需的依赖项：

cd yolov5
pip install -r requirements.txt

接下来，我们需要下载预训练的 GhostNet 权重。可以从 GhostNet 的官方仓库中获取：

git clone https://github.com/huawei-noah/ghostnet.git

下载完成后，将 ghostnet.py 文件复制到 yolov5/models 目录下。

现在，我们可以修改 yolov5/models/yolov5.py 文件，以将 GhostNet 作为骨干网络。打开该文件，并将以下代码插入到文件开头的位置：

from models.