yolov8中的bottleneck

在YOLOv4中，bottleneck是一种用于构建Darknet网络的模块。它是一种残差块，由1x1卷积层、3x3卷积层和1x1卷积层组成。这个结构可以有效地减少参数数量和计算量，同时提高网络的表达能力。

具体来说，bottleneck模块的作用是将输入特征图进行降维和增加维度的操作。首先，通过1x1卷积层将输入特征图的通道数减少，这样可以减少计算量。然后，通过3x3卷积层对特征图进行卷积操作，提取更高级别的特征。最后，再通过1x1卷积层将通道数增加回来，使得输出特征图的通道数与输入特征图相同。

使用bottleneck模块的好处是可以在保持网络性能的同时减少参数数量和计算量。这对于深度神经网络来说非常重要，因为它可以提高网络的效率和速度。