YOLOV5用3×3的卷积核替代spp模块

YOLOv5中使用SPP模块的主要目的是提高网络感受野，从而提高检测精度。而这个效果可以通过使用更深的网络来实现。因此，YOLOv5中可以通过使用更多的3x3卷积替代SPP模块来达到同样的效果。

具体的替代方法如下：

1. 将SPP模块中的池化层替换为3x3卷积层。
2. 将3x3卷积层的步长设为2，这样就可以有效地增加感受野。
3. 将3x3卷积层的个数逐层增加，从而增加网络深度和感受野。

下面是一个使用3x3卷积替代SPP模块的示例代码：

import torch.nn as nn

class ConvBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0):
        super(ConvBlock, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.act = nn.LeakyReLU(0.1)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        x = self.act(x)
        return x

class YOLOv5(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(YOLOv5, self).__init__()
        self.conv1 = ConvBlock(3, 32, 3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = ConvBlock(32, 64, 3, stride=2, padding=1)
        self.conv3 = ConvBlock(64, 128, 3, stride=2, padding=1)
        self.conv4 = ConvBlock(128, 256, 3, stride=2, padding=1)
        self.conv5 = ConvBlock(256, 512, 3, stride=2, padding=1)
        self.conv6 = ConvBlock(512, 1024, 3, stride=2, padding=1)
        self.conv7 = ConvBlock(1024, 512, 3, stride=1, padding=1)
        self.conv8 = ConvBlock(512, 256, 3, stride=1, padding=1)
        self.conv9 = ConvBlock(256, 256, 3, stride=2, padding=1)
        self.conv10 = ConvBlock(256, 256, 3, stride=2, padding=1)
        self.conv11 = nn.Conv2d(256, 255, 1, stride=1, padding=0)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.conv4(x)
        x = self.conv5(x)
        x = self.conv6(x)
        x = self.conv7(x)
        x = self.conv8(x)
        x = self.conv9(x)
        x = self.conv10(x)
        x = self.conv11(x)
        return x

这个模型使用了11个3x3的卷积层来替代SPP模块，其中最后一个卷积层的输出通道数为255，对应的是3个anchor box和85个预测结果。