写一份pytorch架构的yolov5代码

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一种流行的物体检测算法，基于PyTorch库构建。以下是一个简单的YOLOV5模型的架构示例，这通常包含几个关键组件：卷积层、残差块、neck（如FPN）以及最后的目标检测头。请注意，这只是一个简化的版本，实际训练需要完整的项目结构和数据预处理步骤。

import torch
from torchvision.models import resnet50

# 使用预训练的ResNet作为基础网络
base_model = resnet50(pretrained=True)

# 将原网络的最后一层替换为YOLOV5的特征提取部分
features = list(base_model.children())[:-2]  # 切断分类层和全局平均池化层
feature_layers = []

for i, layer in enumerate(features):
    if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):  # 如果是卷积层
        feature_layers.append((i, layer))  # 添加到特征列表

# 构建YOLOV5 neck (例如，特征金字塔网络)
fpn = create_FPN(feature_layers)  # 这里需要自定义FPN函数

# 定义检测头
detector = create_YOLO_head(num_classes=80)  # 80表示类别数

# 组合所有部分
model = YOLOV5Model(fpn, detector)  # 自定义YOLOV5Model类

# 初始化权重（若从头开始训练）
model.load_darknet_weights('path/to/yolov5s.weights')  # 加载预训练权重

# 模型训练
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(num_epochs):
    train(model, optimizer, dataloader_train)
    validate(model, dataloader_val)