yolov5的主干网络替换为MobileNetv3会有什么提升

将YOLOv5的主干网络替换为MobileNetv3会有以下几个潜在的提升：

1. 更小的模型大小和更少的计算量：MobileNetv3相比于YOLOv5的默认主干网络CSPDarknet53，参数量更少，计算量更小，模型大小更小，可以在保持较高精度的情况下减小模型的大小和计算量。

2. 更快的推理速度：由于MobileNetv3的计算量更小，因此可以在较小的推理时间内处理更多的数据。这可以使得模型在实时应用中表现更好。

3. 更好的泛化能力：MobileNetv3的设计可以使得模型更好地泛化到新的数据集上，这对于一些实时应用场景是非常重要的。

总之，将YOLOv5的主干网络替换为MobileNetv3可以在不降低精度的情况下提高模型的效率和泛化能力，这对于实时应用和移动设备上的应用非常有用。