yolov5替换EfficientNetv2

替换YOLOv5默认Backbone为EfficientNetv2
修改配置文件
为了实现将YOLOv5的主干网络替换为EfficientNetv2，需要调整YOLOv5项目的models/yolov5s.yaml或其他相应版本的yaml配置文件。具体而言，需重新定义backbone部分以匹配EfficientNetv2的结构[^2]。
# models/yolov5s.yaml (简化版)
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple

# Backbone
backbone:
- [focus, [64, 3]] # 原始Focus层可被移除或保留依据需求
- [-1, Conv, [64, 3, 2]]
...

# 此处应引入EfficientNetV2的具体模块定义

# Head remains unchanged...
head:
...
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对于实际操作，建议创建一个新的.yaml文件专门用于保存带有EfficientNetv2骨干网的新模型设置，并确保该文件能够正确加载预训练权重（如果有的话）。这一步骤涉及到对PyTorch框架下模型构建的理解以及熟悉YOLOv5源码中关于模型初始化的部分。
编辑Python脚本
除了更改配置外，还需要编辑项目内的核心Python脚本来支持新的骨架架构。特别是要关注于导入必要的库并实例化EfficientNetV2类：
from efficientnet_pytorch import EfficientNet # 导入EfficientNet库

def build_backbone(cfg):
"""Build the backbone network."""

if cfg['model']['backbone'] == 'efficientnet_v2':
return EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0') # 可选其他变体如b1,b2等

elif ... : # 其他情况处理

raise ValueError(f'Unsupported backbone {cfg["model"]["backbone"]}')
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这段代码展示了如何根据配置项动态选择不同的基础网络；当指定使用efficientnet_v2时，则返回预先训练好的EfficientNet V2模型对象。
调整数据流管道
最后一点需要注意的是，在整个流程里保持输入尺寸一致非常重要。由于EfficientNet系列采用了自适应平均池化层(AdaptiveAvgPool)，因此理论上可以接受任意大小的图片作为输入。然而为了让两个组件之间更好地协作工作，最好还是让两者都采用相同的输入分辨率[^4]。