如何将yolov5中的骨干网络替换成shufflenet

要将YOLOv5中的骨干网络替换为ShuffleNet，需要进行以下步骤：

1. 安装PyTorch和YOLOv5库，并下载ShuffleNet模型的权重。

2. 打开`models/yolo.py`文件，在`__init__`函数中找到骨干网络部分的代码，将其替换为ShuffleNet的代码。

3. 在`models/common.py`文件中，定义ShuffleNet的网络结构。

4. 加载ShuffleNet模型的权重。

以下是可能需要修改的`__init__`函数的示例代码：

class YOLOv5(nn.Module):
    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inference=False):  # inference时只使用detect部分
        super(YOLOv5, self).__init__()
        self.inference = inference
        self.stride = None  # strides computed during build
        self.grid = None  # exported onnx grid
        self.names = [''] * (nc if nc else 1)
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors per layer
        self.anchor_grid = torch.tensor(anchors).view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2).to(next(self.parameters()).device)  # normalized anchor grid
        self.register_buffer('anchors', self.anchor_grid.clone().view(self.nl, -1, 2))  # absolute anchors
        self.register_buffer('anchor_vec', self.anchor_grid.clone().view(self.nl, -1, 2).repeat(1, nc, 1))  # absolute anchor vector
        self.m = nn.ModuleList()
        self.save = []
        self.ch = ch  # input channels
        self.__construct()

    def __construct(self):
        # replace backbone with shufflenet
        backbone = shufflenet_v2_x1_0(pretrained=True)
        # remove last 2 layers (fc and avgpool)
        backbone.layers = nn.Sequential(*list(backbone.children())[:-2])
        self.m.append(backbone)

        self.m.append(Conv(self.ch[-1], 512, 3, 2))  # 40
        self.m.append(Bottleneck(512, 512))
        self.m.append(Conv(512, 256, 3, 2))  # 80
        self.m.append(Bottleneck(256, 256))
        self.m.append(Conv(256, 256, 3, 2))  # 160
        self.m.append(Bottleneck(256, 256))
        self.m.append(Conv(256, 256, 3, 2))  # 320
        self.m.append(Bottleneck(256, 256))
        self.m.append(SPP(256, 256, [5, 9, 13]))
        self.m.append(Conv(512, 256, 1))
        self.m.append(UpSample(2))
        self.m.append(Conv(256 + 256, 256, 3, 1))
        self.m.append(Bottleneck(256, 256, shortcut=False))
        self.m.append(Conv(256, 128, 1))
        self.m.append(UpSample(2))
        self.m.append(Conv(128 + 256, 256, 3, 1))
        self.m.append(Bottleneck(256, 256, shortcut=False))
        self.m.append(Conv(256, 128, 1))
        self.m.append(UpSample(2))
        self.m.append(Conv(128 + 128, 256, 3, 1))
        self.m.append(Bottleneck(256, 256, shortcut=False))

        self.m.append(nn.Conv2d(256, self.no * self.na, 1))
        self.export = [self.nl - 1]  # detection layers
        self.freeze()

这里我们使用了预训练的ShuffleNet V2模型。需要安装shufflenet_v2模块，可以通过以下命令进行安装：

pip install shufflenet_v2_pytorch

在上面的代码中，我们移除了ShuffleNet V2模型的最后两层（全连接层和平均池化层），并将其作为YOLOv5的骨干网络。然后，我们添加了YOLOv5的检测头部，用于检测目标。

最后，我们需要加载ShuffleNet V2模型的权重。可以使用以下代码加载ShuffleNet V2模型的权重：

model = shufflenet_v2_x1_0(pretrained=True)
state_dict = torch.load('shufflenet_v2_x1_0.pth')
model.load_state_dict(state_dict)

请确保下载了ShuffleNet V2的预训练权重文件，并将其命名为`shufflenet_v2_x1_0.pth`。