yolov5更换激活函数

YOLOv5是一个深度神经网络模型，以其出色的目标检测能力和高效的速度而闻名。在YOLOv5模型中，使用的激活函数是mish函数。对于一些特定的任务和应用场景，可能需要更换激活函数。下面讨论如何在YOLOv5中更换激活函数。

首先，我们需要了解YOLOv5中使用的激活函数mish。Mish是由Misra在2019年提出的一种新的激活函数。它在保持ReLU性质的同时，具有更平滑的曲线，可以有效地降低梯度消失和爆炸的问题。Mish的公式为：

f(x) = x * tanh(softplus(x))，

其中，softplus函数是log(1+e^x)。

如果要更换激活函数，我们可以选择其他常用的激活函数，如ReLU、sigmoid、tanh等。更具体地说，我们可以通过修改YOLOv5的代码实现更换激活函数。以更换为ReLU为例，具体的操作如下：

1. 打开YOLOv5的源代码；
2. 找到net.py文件中的class Conv和class Focus；
3. 在这两个类中，将mish替换为ReLU即可。

需要注意的是，YOLOv5模型中所有使用mish作为激活函数的位置都需要进行相应的修改。

最后，需要重新训练模型，使其适应新的激活函数。在重新训练模型的过程中，需要注意调整学习率等超参数以确保模型的收敛效果。

总之，更换激活函数是一项需要慎重考虑的任务。在选择激活函数时，需要根据具体的任务和应用场景进行调整，以达到更好的性能。