yolov5中使用MobileNetV3了吗

在YOLOv5中，使用的是CSPDarknet53作为主干网络，而不是MobileNetV3。CSPDarknet53是一种轻量级的卷积神经网络，它采用了Cross Stage Partial Network（CSP）结构，可以在保持高精度的情况下减小模型大小和计算量。与MobileNetV3相比，CSPDarknet53在目标检测任务上的表现更加出色。

相关问题

yolov5怎么使用MobileNetv3的预训练模型

在使用 YOLOv5 时，可以使用 MobileNetv3 的预训练模型来进行目标检测任务。下面是使用 MobileNetv3 的预训练模型的步骤：

1. 下载 MobileNetv3 的预训练模型文件，可以从以下链接中下载：

- https://github.com/d-li14/mobilenetv3.pytorch/releases/download/v1.0/mobilenetv3_large_1.0-7d1d638a.pth
- https://github.com/d-li14/mobilenetv3.pytorch/releases/download/v1.0/mobilenetv3_small_1.0-23cdd98c.pth

2. 将下载的预训练模型文件放置在 YOLOv5 的 `weights` 文件夹中。

3. 修改 YOLOv5 的配置文件 `yolov5s.yaml`，将 `backbone` 中的 `name` 修改为 `mobilenetv3_large`.

4. 运行 YOLOv5 的 `train.py` 脚本，指定数据集、预训练模型文件以及其他参数，例如：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights weights/mobilenetv3_large_1.0-7d1d638a.pth

其中，`--data` 参数指定数据集的配置文件，`--weights` 参数指定预训练模型文件的路径。

5. 训练完成后，可以使用 YOLOv5 的 `detect.py` 脚本进行目标检测。需要注意的是，在 `detect.py` 中也需要将 `backbone` 中的 `name` 修改为 `mobilenetv3_large`。

   python detect.py --source test.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 640 --conf 0.4 --backbone-name mobilenetv3_large

其中，`--source` 参数指定输入图像的路径，`--weights` 参数指定训练得到的模型文件的路径，`--img-size` 参数指定输入图像的大小，`--conf` 参数指定置信度阈值，`--backbone-name` 参数指定使用的 backbone 模型名称。

yolov5换为MobileNetV3网络结构图

### 更改 YOLOv5 模型结构为 MobileNetV3

为了将 YOLOv5 的主干网络 Backbone 替换为 MobileNetV3 并绘制新的网络结构图，需遵循以下方法：

#### 1. 修改 `models/yolov5.py` 文件中的主干网络部分

在文件中定位到定义主干网络的部分。删除现有主干网络的代码片段，并引入 MobileNetV3 结构作为替代[^1]。

from torchvision.models import mobilenet_v3_large, MobileNet_V3_Large_Weights

class CustomYOLOv5(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(CustomYOLOv5, self).__init__()
        
        # 使用预训练的MobileNetV3-Large模型作为骨干网
        backbone = mobilenet_v3_large(weights=MobileNet_V3_Large_Weights.IMAGENET1K_V1)
        layers = list(backbone.children())[:-1]  # 去掉最后全连接层
        
        self.backbone = nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        out = self.backbone(x)
        return out

此段代码展示了如何利用 PyTorch 自带库加载预训练好的 MobileNetV3-large 版本来构建自定义 YOLOv5 类实例的方法[^2]。

#### 2. 调整特征提取模块 Pathfinder

对于路径查找器（Pathfinder），同样需要调整其内部逻辑以便能够适配新加入的 MobileNetV3 组件。具体来说就是更改原有特征抽取方式为调用上述已设置完成的新骨干网络来进行处理。

#### 3. 获取更新后的网络结构图

要得到修改之后整个检测系统的可视化表示形式——即所谓的“网络结构图”，可以借助于第三方工具如 Netron 或者通过编写简单的 Python 函数来自动生成图形化展示效果。这里给出一种基于 TensorBoard 实现的方式：

import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

def plot_model(model, input_size=(3, 640, 640)):
    writer = SummaryWriter('runs/model_graph')
    
    dummy_input = torch.randn(1, *input_size).cuda()
    model.eval().cuda()

    with torch.no_grad():
        writer.add_graph(model, (dummy_input,))
    
    writer.close()

这段脚本会保存生成的结果至指定目录下供后续查看分析之用。