本博客介绍了如何使用EfficientNet改进YOLOv5，通过均衡网络深度、宽度和分辨率实现性能提升。论文研究表明，这种复合缩放方法在扩展MobileNets和ResNet时效果显著。EfficientNet-B7在ImageNet上达到84.3%的顶级准确率，同时保持较小的模型大小和更快的推理速度。博客提供了源代码修改指导，包括在YOLOv5中集成EfficientNet的步骤。
💡本篇内容：芒果YOLOv5改进79：主干Backbone篇之EfficientNet：重新思考卷积神经网络的模型扩展，YOLOv5提升性能
💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv5 按步骤操作运行改进后的代码即可
💡论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
EfficientNet 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv5 代码实践改进
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卷积神经网络 (ConvNet) 通常是在固定的资源预算下开发的，然后在有更多资源可用时进行扩展以获得更高的精度。在本文中，我们系统地研究了模型缩放，并发现仔细平衡网络深度、宽度和分辨率可以带来更好的性能。基于这一观察，我们提出了一种新的缩放方法，使用简单而高效的复合系数来统一缩放深度/宽度/分辨率的所有维度。我们证明了该方法在扩展 MobileNets 和 ResNet 方面的有效性。
更进一步，我们使用神经架构搜索来设计一个新的基线网络，并将其
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