yolov5 添加检测层

对于 YOLOv5，添加检测层的步骤如下：

1. 在模型的最后添加一个新的卷积层，可以使用 nn.Conv2d() 函数进行定义。该卷积层的输入通道数应与前一层的输出通道数一致。
2. 设置新卷积层的输出通道数，该数量应等于检测目标的数量乘以每个目标的预测框属性数。例如，如果有3个目标，并且每个目标具有4个属性（如(x, y, w, h)），则输出通道数为 3 * 4 = 12。
3. 将新卷积层的输出通道数设置为 anchor_box * (5 + num_classes)，其中 anchor_box 表示每个单元格的锚框数量，5 表示每个锚框的预测值数量（包括(x, y, w, h, confidencescore)），num_classes 表示类别数量。
4. 最后一层卷积层的激活函数应设置为 'nn.Sigmoid()'，以便将预测值限制在0到1之间。

请注意，在更改模型结构后，还需要根据新的输出通道数调整网络的训练目标和损失函数。同时，还需要根据数据集的特点进行适当的调整和训练。

这是一个基本的步骤示例，具体实现可能会因你的需求和实际情况而有所不同。建议参考 YOLOv5 的源代码进行更深入的了解和实现。