yolov5轻量化改进

1. 基于MobileNetv3的骨干网络：使用MobileNetv3作为骨干网络，可以有效减小模型的体积和计算量。

2. 卷积层深度可分离卷积：使用深度可分离卷积替代传统卷积，可以大幅减小模型的参数量和计算量。

3. SPP模块：引入SPP模块可以有效提升模型的感受野，增加模型的多尺度特征，提升模型的检测性能。

4. 正则化技术：使用正则化技术，如Dropout和BatchNorm，可以有效减小模型的过拟合程度，提高模型的泛化能力。

5. 模型剪枝：使用模型剪枝技术可以有效减小模型的参数量和计算量，提高模型的运行效率。

6. 模型量化：使用模型量化技术可以将浮点数转换为整数，减小模型的存储和计算消耗，提高模型的运行效率。

7. 模型蒸馏：使用模型蒸馏技术可以通过将一个大模型的知识传递给一个小模型，从而提高小模型的性能和泛化能力。