写一个yolov5s的backbone

Yolov5s的backbone是基于CSPDarkNet53的，它是一种由CSP（Cross-Stage Partial Network）模块构成的深度卷积神经网络。CSPDarkNet53的架构如下：


其中，每个CSP模块由一个跨阶段连接（cross-stage connection）和两个残差块（residual blocks）组成。跨阶段连接可以将特征图分为两个部分，一部分经过主干网络的所有层，另一部分则只经过少量卷积层，这样可以加速特征图的计算，提高模型的效率。

每个残差块由一个1x1卷积层、一个3x3深度可分离卷积层和一个1x1卷积层（或者是一个1x1卷积层和一个3x3卷积层）组成，这种结构可以有效地减少参数量，提高模型的速度和性能。

Yolov5s的backbone在CSPDarkNet53的基础上进行了改进，主要是增加了一些卷积层和池化层，以提高模型的感受野和减少特征图的尺寸。具体的架构如下：

1. 3x3卷积层，输出通道数为32，步长为2。
2. CSP模块，输出通道数为64。
3. CSP模块，输出通道数为128。
4. CSP模块，输出通道数为256。
5. CSP模块，输出通道数为512。
6. CSP模块，输出通道数为1024。
7. 1x1卷积层，输出通道数为512。
8. 3x3卷积层，输出通道数为1024，步长为2。
9. CSP模块，输出通道数为1024。
10. 1x1卷积层，输出通道数为512。
11. 3x3卷积层，输出通道数为1024，步长为2。
12. CSP模块，输出通道数为1024。

其中，每个CSP模块的结构与CSPDarkNet53相同。整个backbone的输出特征图大小为13x13x1024，这可以满足目标检测任务的要求。