请详细介绍一下yolov5中的ghostbottleneck的结构

GhostBottleneck是YOLOv5中的一种卷积神经网络结构，它是一种轻量级的网络结构，可以有效地减少模型的参数数量和计算量。GhostBottleneck的结构包括两个卷积层和一个残差连接，其中第一个卷积层使用1x1的卷积核进行降维，第二个卷积层使用3x3的卷积核进行卷积操作，最后通过残差连接将输入和输出相加。GhostBottleneck还引入了一个ghost module，它可以将输入数据分成两个部分，其中一部分被称为ghost feature map，它是原始特征图的一个子集，另一部分被称为regular feature map，它是原始特征图的剩余部分。通过这种方式，GhostBottleneck可以在保持模型性能的同时，显著减少模型的参数数量和计算量。