yolo系列的网络作为单阶段目标检测网络中的佼佼者，在目标检测方面发挥着很大的作用，而yolov5是其中较好的一代网络，yolov8是其中最新的一代网络。但是作为我们学习和使用来说，原始的yolov5或者yolov8网络并不一定就是最合适的，基于此，在yolov5的基础上，针对主干网络进行了替换，替换成EfficientNetv2网络，yolov8的替换方式也是类似的。主要步骤如下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-740672.html
首先，我们需要在common.py文件中添加如下代码段：（建议添加在common.py文件的最后文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-740672.html
class stem(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, kernel_size=3, stride=1, groups=1):
super(stem, self).__init__()
padding = (kernel_size-1) // 2
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size, stride, padding=padding, groups=groups, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2, eps=1e-3, momentum=0.1)
self.act = nn.SiLU(True)
def forward(self, x):
#print(x.shape)
x = self.conv(x)
x = self.bn(x)
x = self.act(x)
return x
def drop_path(x, drop_prob: float = 0., trainin到了这里，关于[yolov5/yolov8修改]替换yolov5/yolov8中的主干网络为EfficientNetv2的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
