改进YOLOv5系列：使用ConvNeXt与多种主干CNN模型实现高效目标检测

目标检测一直是计算机视觉领域中的重要任务之一，而YOLOv5则是近年来备受关注的一种目标检测算法。为了进一步提升YOLOv5的检测效果，许多研究人员进行了不断的探索和尝试。本文将介绍一种基于YOLOv5的改进版本，通过引入ConvNeXt模块和不同的主干CNN模型，实现了高效的目标检测。

首先，我们需要安装相关依赖。使用Python 3.x版本，并运行以下代码进行安装：

!pip install torch torchvision opencv-python
!pip install git+https://github.com/ultralytics/yolov5.git

接着，我们将训练集和测试集准备好，以COCO格式为例。将训练图像放在train/images目录下，训练标注文件放在train/labels目录下；将测试图像放在val/images目录下，测试标