mobilenetv3与yolov5s结合的优势

MobileNetV3与YOLOv5s结合的优势在于能够在保证较高的检测精度的同时，实现更快的检测速度和更小的模型体积。MobileNetV3是一种轻量级网络结构，它具有高效的特征提取能力和较少的参数，能够在保证模型精度的同时大幅减小模型体积和计算开销。而YOLOv5s是一种先进的目标检测算法，它基于骨干网络的特征图进行目标检测，具有高效准确的特点。将MobileNetV3作为YOLOv5s的骨干网络，可以充分发挥两者的优势，实现更快的检测速度和更小的模型体积，同时保持较高的检测精度。

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yolov5 5.0 更换mobilev3

引用[1]:在YOLOv5中添加注意力机制的步骤如下：首先，在yolov5/models文件夹下新建一个yolov5s_SE.yaml文件，并将SE注意力代码添加到common.py文件末尾。然后，在yolov5/models/yolo.py中将SE这个类的名字加入到相应位置。接下来，修改yolov5s_SE.yaml文件，将SE注意力加到想要添加的位置。最后，修改train.py文件的'--cfg'默认参数，即可开始训练。[1]

引用[2]:MobileViT是一种轻量级、低延迟的网络，结合了CNN和ViT的优势。它在移动视觉任务中表现出色，能够以较少的参数学习全局表示。MobileViT使用变压器进行全局信息处理，相比于基于CNN和ViT的网络，在ImageNet-1k数据集上实现了更高的精度。在MS-COCO对象检测任务中，MobileViT也比MobileNetv3准确性更高。MobileViT的源代码可以在https://github.com/apple/ml-cvnets上找到。[2]

引用[3]:要将yolov5 5.0更换为MobileViT，需要进行以下详细修改：首先，在yolov5/models文件夹下新建一个yolov5_SE.yaml文件，并将yolov5s.yaml文件内容拷贝粘贴到新建的yolov5s_SE.yaml文件中。然后，将SE注意力代码添加到yolov5/models/common.py文件末尾。接下来，在yolov5/models/yolo.py中将SE这个类的名字加入到相应位置。最后，根据需要修改yolov5s_SE.yaml文件，然后使用修改后的文件进行训练。[3]