本文介绍了将ConvNeXt结构应用于YOLOv5目标检测算法，以增强其骨干网络，从而提升检测性能。通过灵活选择不同主干CNN模型，适应各种任务需求，实现更高效的检测效果。
改进YOLOv5系列：新增多种ConvNeXt结合YOLO | 多样化的主干CNN模型选择 | 计算机视觉
YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有高效和准确的特点。为了进一步提高其性能，我们引入了ConvNeXt来增强YOLOv5的骨干网络。
ConvNeXt是一种新型的卷积神经网络结构，利用组卷积和通道并行的方式使得网络更加有效率和灵活性。我们将ConvNeXt与YOLOv5结合，可以获得更好的检测效果，并且还可以根据需求进行不同的主干CNN模型选择。
代码实现如下：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class ConvNeXt(
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