yolov5改进mobilenetv2 - CSDN文库

### 使用MobileNetV2改进YOLOv5性能为了提升YOLOv5的性能并使其更适合移动设备部署，采用MobileNetV2作为主干网络是一个有效的策略。MobileNetV2引入了倒残差结构和线性瓶颈层，在保持较高精度的同时大幅减少了参数量和计算成本。 #### 替换主干网络在YOLOv5中，默认使用的CSPDarknet53可以被更轻量化且高效的MobileNetV2所替代。具体操作如下： 1. **导入必要的库** 需要先安装PyTorch及相关依赖项，并加载预训练好的MobileNetV2权重文件。 ```python import torch from torchvision.models import mobilenet_v2 ``` 2. **定义新的主干网络类** 创建继承自`torch.nn.Module`的新类来封装MobileNetV2，并调整输出特征图尺寸以匹配YOLOv5的需求。 ```python class MobileNetV2ForYOLO(torch.nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super(MobileNetV2ForYOLO, self).__init__() # 加载预训练模型 base_model = mobilenet_v2(pretrained=pretrained) # 移除分类头部分 features = list(base_model.features.children()) self.backbone = torch.nn.Sequential(*features[:-1]) def forward(self, x): out = self.backbone(x) return out ``` 3. **修改配置文件** 更新YOLOv5的yaml配置文件中的backbone字段指向新创建的MobileNetV2模块路径。 4. **微调超参数** 调整学习率、批量大小等超参数以便更好地适应新的骨干网架构特性。通过上述方法，可以在不影响整体框架的前提下轻松集成MobileNetV2到YOLOv5当中[^2]。此外，考虑到实际应用环境可能存在的资源限制情况，还可以进一步利用诸如PaddleSlim这样的工具来进行模型压缩与优化处理[^3]。

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