ghost卷积yolov5

YOLACT (You Only Look At Coefficients)是一个基于卷积神经网络的目标检测算法，而不是YOLACT。GhostNet是一种轻量级卷积神经网络架构，用于图像分类任务。Ghost卷积是GhostNet中的一种特殊卷积操作，主要用于减少模型的计算量和参数量。

Ghost卷积的主要思想是将输入特征图分为两个部分：主干路径和辅助路径。主干路径由一个正常的卷积操作处理，而辅助路径则通过一个较小的卷积操作处理。然后将这两个路径的输出进行拼接，得到最终的特征图。这样可以在保持一定的模型表现的同时，减少了计算量和参数量。

YOLACT是一种基于实例分割的目标检测算法，使用了Mask-RCNN作为基础架构，并进行了一些改进。它可以同时进行目标检测和实例分割，输出每个检测到的物体的边界框以及对应的实例掩码。

综上所述，Ghost卷积和YOLACT是两个不同的概念，分别用于轻量级图像分类和实例分割目标检测任务。