yolo改进激活函数

引用提到，在yolo算法的改进中，可以从输入端、主干特征提取网络、特征融合网络和检测头等四个方面进行改进。其中，改进的方法包括添加注意力机制、损失函数改进、改变网络结构、替换主干特征提取网络、改进非极大值抑制和k-means聚类算法等。在改进激活函数方面，之前的一些尝试包括替换激活函数为FReLU、改进激活函数为ACON和改进激活函数为GELU，这些方法都在一定程度上提高了检测效果。

引用提到，在yolov5算法中，还使用了一些激活函数及其变体，包括ReLU、PReLU、RReLU、FReLU、Swish、Mish和Acon系列等。这些激活函数的设计都是基于为实现更好的性能而进行的优化和搜索。

引用中提到，Swish是一种使用自动搜索技术得到的激活函数，它遵循了一些设计准则，例如使用较简单的激活函数可以获得更好的性能，使用原始预激活x作为最终二元函数的一个输入等。这些准则为激活函数的设计提供了有价值的经验和方向。

因此，对于改进yolo算法的激活函数来说，可以尝试替换激活函数为其他变体，如FReLU、ACON、GELU等，以及使用自动搜索技术来寻找更优的激活函数，如Swish、Mish等。这些改进的激活函数可能会在提高yolo算法的性能方面起到一定的作用。