请介绍一下ConvBNAct的作用是什么，原理是什么，如何和YOLOV6进行算子融合

ConvBNAct是一种常用的卷积神经网络层，它的作用是在卷积操作后对输出进行批量归一化和激活函数处理，以提高模型的性能和准确率。其原理是通过对每个批次的数据进行均值和方差的计算，然后对数据进行标准化，再通过激活函数进行非线性变换，从而增强模型的表达能力。在YOLOV6中，ConvBNAct可以与其他算子进行融合，以加速模型的计算速度和减少内存占用。具体的融合方式可以根据具体的场景和需求进行选择和优化。

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yolov5中detect模块结构图

下面是YOLOv5中detect模块的结构图：

YOLOv5 Detect Module
├── Focus                     # Focus类，用于将输入图像的通道数改变为模型需要的通道数
│   ├── Conv2d
│   ├── Mish
├── Conv                      # Conv类，包含一系列卷积层、BN层和激活函数
│   ├── ConvBnAct
│   ├── ConvBnMish
│   ├── BottleneckCSP         # CSP Bottleneck块，包含两个ConvBnMish层
│   ├── SPP                   # Spatial Pyramid Pooling层，包含多个不同尺度的池化层
│   ├── Concat                # 将多个特征图在通道维度上拼接
│   ├── Detect                # 输出检测结果
├── Detect                    # 检测模块，包含多个Conv和Detect层
│   ├── Conv
│   ├── Concat
│   ├── Detect
├── Upsample                  # 上采样类，用于将输入特征图上采样
│   ├── Upsample