能够向我示例将yolov5的主干网络更改为ResNet50的代码吗

是的，您可以按照以下步骤将Yolov5的主干网络更改为ResNet50：

1. 首先，您需要从yolov5/models/yolo.py文件中导入定义主干网络的代码。

from models.common import Conv, DWConv
from models.yolo import Detect, Focus, UpSample, Yolo, yolov5s, yolov5m, yolov5l, yolov5x

2. 接下来，您需要将yolov5s/yolov5m/yolov5l/yolov5x函数中的主干网络定义更改为ResNet50。您可以从torchvision.models.resnet中导入ResNet50，并将其作为主干网络。

import torch.nn as nn
import torchvision.models.resnet as resnet

def yolov5s(pretrained=False, channels=3, classes=80, autoshape=True):
    # Define ResNet50 as backbone
    backbone = resnet.resnet50(pretrained=pretrained)

    # Remove the last linear layer and average pooling layer
    backbone = nn.Sequential(*list(backbone.children())[:-2])
    
    # Define other layers
    ...

3. 最后，您需要在Yolo类中使用新定义的主干网络。

class Yolo(nn.Module):
    def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml'):
        super().__init__()

        self.channels = [256, 512, 1024]
        self.strides = [8, 16, 32]
        self._create_modules(parse_model_cfg(cfg))
        
        # Define ResNet50 as backbone
        self.backbone = resnet.resnet50(pretrained=pretrained)
        self.backbone = nn.Sequential(*list(self.backbone.children())[:-2])
        
        # Define other layers
        ...

    def forward(self, x, augment=False, profile=False):
        ...

请注意，这只是一个示例代码，并且您可能需要根据您的需求进行更改。