YOLOv5改进主干系列：基于互补搜索技术和新颖架构设计组合MobileNetV3结构作为Backbone主干网络，打造不同的检测器

计算机视觉领域中，物体检测一直是一个重要的任务。为了实现高效准确的物体检测，研究人员不断提出新的算法和网络架构。本文介绍了一种改进的YOLOv5系列检测器，采用了互补搜索技术和新颖架构设计，以MobileNetV3作为Backbone主干网络。

YOLOv5是目标检测中一种流行的单阶段检测器，具有高效的推理速度和较好的检测精度。为了进一步提升YOLOv5的性能，本文通过引入互补搜索技术和新颖架构设计，将MobileNetV3结构应用于YOLOv5的Backbone主干网络。

MobileNetV3是一种轻量级的网络结构，具有较低的计算复杂度和较好的特征表达能力。通过将MobileNetV3与YOLOv5结合，可以在保持较小模型尺寸的同时，提升检测器的性能。

下面是使用PyTorch实现的改进版YOLOv5的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary

# 定义改进版YOLOv5的Backbone主干网络