本文介绍了一种改进版的YOLO系列模型——InceptionNeXt，它结合Inception和ConvNeXt的优势，增强了在计算机视觉中的检测能力，尤其在小目标检测上表现出色。InceptionNeXt模块通过多通道和多径卷积提升模型准确性，训练和推理流程也得到优化。
改进版YOLOv5/v7/v8：InceptionNeXt——当Inception遇到ConvNeXt
目前，计算机视觉领域的深度学习技术正日益发展。作为其中的一份子，YOLO系列（You Only Look Once）深受热爱。在YOLOv5、v7、v8的基础上，本文提出了改进版：InceptionNeXt。通过将Inception和ConvNeXt融合，使得改进版具有更加强大的检测能力，特别是对于小目标的检测效果更佳。
首先，介绍一下改进版YOLOv5/v7/v8的主要结构。如下图所示，改进版与原版最大的区别在于使用了InceptionNeXt模块。这个模块是由Inception和ConvNeXt两个模型组合而成，旨在充分利用Inception的多通道卷积和ConvNeXt的多径卷积，提高模型的检测准确率。
InceptionNeXt模块的具体实现可以参考以下代码：
# InceptionNeXt module
class InceptionNeXt(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(InceptionNeXt, self).__init__()
# 1x1 conv branch
self.branch1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels
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