Flexible-YOLOv5: 更具可读性和灵活性，支持多种主干网络（如ResNet、ShuffleNet、MobileNet）的YOLO版本

简介：
Flexible-YOLOv5是一款改进版的目标检测模型，增强了代码的可读性与架构的灵活性，能够兼容多种主流骨干网络，包括ResNet、ShuffleNet和MobileNet等。 flexible-yolov5 基于原始的Yolo V5项目开发。虽然对于专业人士来说理解和修改其代码并不困难，但对我来说，在尝试添加分支或更换其他骨干网络时却遇到了不小的挑战。因此，我将yolov5模型拆分为{主干、脖子、头部}三个部分，以便更容易地操作各种模块并支持更多类型的骨干网。除了对模型进行调整外，我还保持了原始的训练和测试流程不变。 这样做的好处是，在原版代码更新时也能方便地同步修改。特征重组包括重新组织骨干网络、颈部连接以及头部结构等，使得用户可以更加灵活便捷地更改网络架构，并使用如mobilenetV3、shufflenetV2或resnet18、50、101等多种主干网。 为了开始使用该项目，请确保满足所有先决条件。您需要准备以yolov5格式的数据集，可以通过utils目录下的make_yolov5脚本来帮助完成这一过程。