yolov5改进gnconv的yaml文件

下面是一个使用 YOLOv5 中改进的 GNConv 的 YAML 文件的示例：

# Model architecture
model:
  # Model type
  type: YOLOv5

  # Input image size
  input_size: 640

  # Backbone architecture
  backbone:
    type: CSPDarknet53
    depth_multiple: 1.0
    width_multiple: 1.0

  # Neck architecture
  neck:
    type: GNConv
    in_channels: 1024
    out_channels: 1024
    kernel_size: 3
    stride: 1
    padding: 1
    dilation: 1
    groups: 32
    eps: 1e-5
    momentum: 0.1
    affine: True

  # Head architecture
  head:
    type: YOLOv5Head
    num_classes: 80
    anchors: [[10,13], [16,30], [33,23], [30,61], [62,45], [59,119], [116,90], [156,198], [373,326]]
    strides: [8, 16, 32]
    ignore_thresh: 0.5
    label_smoothing: 0.0
    obj_thresh: 0.25
    iou_thresh: 0.45
    cls_pw: 1.0
    obj_pw: 1.0
    iou_type: ciou
    scale_x_y: 1.05
    max_delta: 3.0

在上面的示例中，我们使用了 YOLOv5 模型，将 GNConv 用作 YOLOv5 的 neck。具体来说，我们指定了 GNConv 的输入和输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、膨胀率、组数、eps、momentum和affine等参数。

请注意，这只是一个示例 YAML 文件，您可以根据自己的需求进行修改。