yolov5结合ghostnetv2

Yolov5结合GhostNetv2是一种目标检测算法，其中Yolov5是一种基于anchor-free的目标检测算法，而GhostNetv2是一种轻量级的卷积神经网络。将两者结合可以在保证检测精度的同时减小模型的大小和计算量。

具体实现方法是将GhostNetv2作为Yolov5的backbone网络，用于提取特征，然后在GhostNetv2的基础上添加Yolov5的head网络，用于预测目标框和类别。

通过实验发现，Yolov5结合GhostNetv2相比于单独使用Yolov5或GhostNetv2，在保证检测精度的同时，模型大小和计算量都有所减小。