yolov5 backbone SiLU激活函数

对的，YOLOv5采用的是SiLU（Swish-1）激活函数作为骨干网络中的激活函数。SiLU函数是一个可微分的非线性函数，其形式为：f(x) = x * sigmoid(x)。相比于ReLU函数，SiLU函数在保持非线性的同时，具有更加平滑的导数，因此可以更有效地传播梯度信息，从而提高模型的性能。此外，SiLU函数还具有更好的数值稳定性和鲁棒性，适用于大规模深度学习任务。

相关问题

yolov5更换Neck

YOLOv5在目标检测网络中进行了一些改进，其中也包括了对Neck部分的更换。Neck网络是位于Backbone和最后的Head输出层之间的一些层，用于提取更高阶的特征。在YOLOv5中，引入了FPN PAN结构作为Neck的一部分。

此外，YOLOv5还进行了其他方面的改进，例如更换了激活函数和NMS(非极大抑制)算法。在激活函数方面，YOLOv5采用了一系列不同的激活函数，如SiLU、ReLU、ELU、Hardswish、Mish、Softplus和AconC等。而在NMS方面，YOLOv5采用了DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS、SIoU-NMS和Soft-NMS等不同的筛选算法来进一步提高目标检测的精度和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOV5+源码详细解读资源合集](https://download.csdn.net/download/Rocky006/87898393)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOv5改进系列（18）——更换Neck之AFPN（全新渐进特征金字塔|超越PAFPN|实测涨点）](https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/132070079)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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yolov5与yolov5s结构图一样吗

根据提供的引用内容，yolov5与yolov5s的结构图是不一样的。其中，yolov5s采用的激活函数是SiLU()，而不是LeaKyReLU()，同时在backbone中，yolov5s采用的是SPP+CSP2_X的结构，而yolov5采用的是CSP1_X+SPPF结构。因此，两者的结构图是不同的。