使用ShuffleNetv2作为主干网络的YOLOv5/v7目标检测算法实现

使用ShuffleNetv2作为主干网络的YOLOv5/v7目标检测算法实现

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，由于其广泛的应用场景，如人脸识别、智能安防等，因此备受研究者关注。近期，YOLOv5/v7成为了目标检测领域的热门算法，有很高的检测准确率和速度，但是其默认的主干网络Darknet53较为复杂，导致模型体积过大、运算速度变慢，因此我们需要考虑更轻量级的网络结构。

ShuffleNetv2是一个深度可分离卷积的轻量级网络，具有不错的准确率和速度。本文中，我们将介绍如何使用ShuffleNetv2作为主干网络，来优化YOLOv5/v7的目标检测效果。

首先，我们需要下载ShuffleNetv2模型，可以在GitHub上找到相应的代码。然后，我们将其集成到YOLOv5/v7的源代码中。下面是修改后的主干网络代码：

import torch.nn as nn
from .network_blocks import BaseConv, CSPLayer

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