yolov5引入resnet

在yolov5中引入resnet的修改可以通过在网络模型结构中添加resnet的block和残差结构实现。具体操作为，在原始的yolov5网络模型中，可以在block和残差结构连接之前依次添加channel attention和spatial attention，即在resnet中实现cbam。此外，还需要在yolo.py文件中的层列表中添加一个BasicBlock层，并在现有的模型主干中进行替换。具体添加的层列表可以参考以下示例：

[[-1, 1, Conv, [64, 1]],
[-1, 2, BasicBlock, [64]],
[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],
[-1, 2, BasicBlock, [128]],
[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
[-1, 2, BasicBlock, [256]],
[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
[-1, 2, BasicBlock, [512]],
[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],
[-1, 2, BasicBlock, [1024]],]

这样就可以在yolov5中引入resnet，并对网络模型结构进行修改。