本文主要是介绍YOLOv5算法改进（4）— 主干网络介绍（MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言：Hello大家好，我是小哥谈。主干网络通常指的是深度学习中的主干模型，通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入数据的特征。在训练过程中，主干网络的参数会被不断优化以提高模型的准确性。YOLOv5算法中的主干网络可以有多种替换方案，为了后面讲解的方便，本篇文章就给大家介绍MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet主干网络。🌈
前期回顾：
YOLOv5算法改进（1）— 如何去改进YOLOv5算法
这篇关于YOLOv5算法改进（4）— 主干网络介绍（MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
