yolov5的neck部分介绍

YOLOv5的Neck部分是由C3模块组成的，C3模块是一种不带残差的卷积模块，它由三个卷积层组成，每个卷积层的卷积核大小为3x3，步长为2，其中第一个卷积层的输出通道数为输入通道数的一半，后面两个卷积层的输出通道数相同。C3模块的设计旨在提高特征图的分辨率和感受野，同时减少计算量和参数数量。

下面是一个使用C3模块的Neck结构的示例代码：

import torch.nn as nn

class YOLOv5Neck(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels):
        super(YOLOv5Neck, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels // 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels // 2, out_channels, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.act(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.act(x)
        x = self.conv3(x)
        x = self.act(x)
        return x