yolov5添加mobilenetv3

在YOLOv5中添加MobileNetV3的过程如下：首先，我们加载预训练的MobileNetV3模型。然后，我们提取MobileNetV3的特征提取层（backbone），将其作为YOLOv5的骨干网络。接下来，我们定义一个新的YOLOv5类，使用MobileNetV3的特征提取层作为骨干网络，并添加目标检测任务所需的其他层。最后，我们创建一个YOLOv5模型实例并打印其结构。

以下是实现此过程的源代码示例：

import torch
import torchvision
from torchvision.models import mobilenet_v3

# 加载预训练的MobileNetV3模型
mobilenet = mobilenet_v3.mobilenet_v3_large(pretrained=True)

# 提取MobileNetV3的特征提取层（backbone）
features = list(mobilenet.features.children())

# 声明YOLOv5的模型结构
class YOLOv5(torch.nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(YOLOv5, self).__init__()
        self.backbone = torch.nn.Sequential(*features)  # 添加MobileNetV3的特征提取层作为骨干网络
        # 添加目标检测任务所需的其他层
        self.conv1 = torch.nn.Conv2d(960, 1024, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.conv2 = torch.nn.Conv2d(1024, num_classes * 5, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

# 创建YOLOv5模型实例
num_classes = 80  # 用于检测的目标类别数
yolov5 = YOLOv5(num_classes)

# 打印模型结构
print(yolov5)