哪个网络作为yolov5的backbone可以应用于水下渔网检测

对于水下渔网检测，可以选择使用不同的backbone网络，但需要考虑以下几点：

1. 水下环境的特殊性：水下光线暗淡，水质模糊，可能存在水流等因素，因此需要选择适合水下环境的backbone网络。

2. 目标尺寸：水下渔网的尺寸较大，需要选择适合检测大目标的backbone网络。

3. 计算资源：使用较为复杂的backbone网络需要更多的计算资源。

基于以上考虑，可以选择以下几种backbone网络：

1. EfficientNet：该网络结构具有较高的计算效率和较好的检测性能，可以适用于水下环境。

2. ResNet：该网络结构具有较好的检测性能，但需要较多的计算资源。

3. MobileNet：该网络结构具有较高的计算效率，可适用于水下环境，但可能对大目标检测效果不佳。

根据实际情况选择合适的backbone网络，进行模型训练和优化，可以得到较好的水下渔网检测效果。