yolov5加入C3k2

### 集成C3k2模块至YOLOv5

#### 修改`models/yolov5s.yaml`

为了使YOLOv5支持新的C3k2模块，需调整模型定义文件。打开`models/yolov5s.yaml`并找到对应位置替换原有的CSP层配置为C3k2结构[^1]。

backbone:
  # ...
  [[-1, BottleneckCSP]],  # 原有配置
  [[-1, C3k2]],           # 新增配置

#### 编辑Python源码

编辑`models/common.py`来加入C3k2类定义：

import torch.nn as nn

class C3k2(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # 中间维度
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1)  
        self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)])

    def forward(self, x):
        return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))

对于希望进一步优化性能的情况，可以考虑引入更先进的组件如SCConv用于增强特征表达能力[^3]。

如果计划采用MobileNetV4作为骨干网络，则应在适当的位置加载预训练权重，并确保所有依赖项都已正确安装和导入[^2]。