yolov5中conv的作用

YOLOv5中的Conv模块是YOLOv5的最基础的卷积模块。它由一个卷积层、一个批归一化层和一个激活函数组成。这个模块的作用是对输入的特征图进行卷积操作，并通过批归一化和激活函数对输出进行处理。具体来说，Conv模块通过卷积操作提取输入特征图中的空间信息和通道信息，然后通过批归一化层对输出进行归一化，以加速训练过程并提高模型的稳定性。最后，通过激活函数对输出进行非线性变换，以引入非线性特征并增强模型的表达能力。Conv模块在YOLOv5中被广泛应用于各个模块中，用于提取和处理特征，从而实现目标检测任务。
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- *1* *2* [涨点神器：基于Yolov5/Yolov7的SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/129661154)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOV5 网络模块解析](https://blog.csdn.net/m0_46498587/article/details/122311244)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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