改进YOLOv5：加入非对称卷积块ACNet，加强CNN 的内核骨架，包含VOC对比实验

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研究概括

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ACNet是一篇在ICCV 2019上发表的论文，题为“ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons of Powerful CNN via Asymmetric Convolution Blocks”，由 Qibin Hou, Ming-Ming Cheng, Xiangyu Zhang, Yunwhan Jia, and Jiashi Feng 提出。该论文通过引入非对称卷积块（Asymmetric Convolution Blocks, ACB）来增强卷积神经网络（CNN）的性能。

背景与动机
传统的CNN通过对称卷积核进行卷积操作。然而，这种方法在某些情况下可能会限制网络的表达能力和泛化能力。为了解决这一问题，作者提出了ACNet，通过使用非对称卷积块来提升网络的性能和表达能力。

核心贡献