添加全连接层的代码是什么

在YOLOv5中添加全连接层的代码取决于你使用的深度学习框架和网络定义文件的格式。下面以PyTorch为例，给出一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50

class YOLOv5(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(YOLOv5, self).__init__()
        
        # 加载预训练的ResNet50作为基础网络
        self.backbone = resnet50(pretrained=True)
        
        # 移除原始网络的全连接层
        self.backbone.fc = nn.Identity()
        
        # 添加新的全连接层
        self.fc = nn.Linear(2048, num_classes)  # 输入尺寸为2048，输出尺寸为num_classes
        
    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建YOLOv5模型实例
model = YOLOv5(num_classes=10)  # 假设有10个类别

# 打印模型结构
print(model)

在这个示例中，我们使用了预训练的ResNet50作为YOLOv5的基础网络，并移除了原始网络的全连接层。然后，我们添加了一个新的全连接层`self.fc`，将其输出尺寸设置为`num_classes`，即类别数量。最后，我们在`forward()`方法中将输入通过基础网络和全连接层进行前向传播。

请注意，这只是一个示例代码，实际情况可能因网络结构和需求而有所不同。你需要根据自己的具体情况进行相应的修改和调试。