YOLOV5/YOLOV8改进：引入ConvNeXt V2主干，有效提升计算机视觉性能

在计算机视觉领域，目标检测是一项重要的任务，而YOLOV5和YOLOV8作为经典的目标检测算法，一直受到广泛关注。为了进一步提升它们的性能，我们引入了ConvNeXt V2主干网络，取得了显著的改进。本文将详细介绍这一改进的方法，并提供相应的源代码。

首先，让我们简要回顾一下YOLOV5和YOLOV8的基本原理。YOLO（You Only Look Once）是一种基于单阶段检测的目标检测算法，它将目标检测任务转化为一个回归问题，并通过在图像上密集采样并预测边界框和类别来进行目标检测。YOLOV5和YOLOV8是YOLO系列算法的不同版本，它们采用了不同的网络结构和特征提取方法。

为了进一步提升YOLOV5和YOLOV8的性能，我们引入了ConvNeXt V2主干网络。ConvNeXt V2是对ConvNeXt网络的改进，它在保持原有性能的同时减少了模型的复杂性。ConvNeXt V2通过引入跨通道的特征交互来增强特征表示能力，提高了目标检测的准确性和鲁棒性。

下面是我们改进的YOLOV5/YOLOV8的主干网络的源代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision