yolov5 backbone 的cbs定义

YoloV5中使用的CBS（Cross-Stage Partial Network）是一种有效的网络剪枝方法，可以通过删除网络中的一些冗余通道来减少模型的大小和计算量。在YoloV5中，CBS应用于backbone网络，即CSPDarknet53。

CBS的定义如下：

class CrossStageBlock(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, n=3, gw=0.5, expansion=0.5, sa=False, sym=False):
        super(CrossStageBlock, self).__init__()
        hidden_ch = int(c2 * expansion)
        self.conv1 = Conv(c1, hidden_ch, 1, 1)
        self.conv2 = Bottleneck(hidden_ch, hidden_ch, n, gw=gw, sa=sa, sym=sym)
        self.conv3 = Conv(hidden_ch, c2, 1, 1)
        self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)

    def forward(self, x):
        y = self.conv1(x)
        y = self.act(y)
        y = self.conv2(y)
        y = self.act(y)
        y = self.conv3(y)
        return self.act(x + y)

其中，c1和c2分别表示输入和输出通道数，n表示瓶颈块中的重复次数，gw表示瓶颈块中的通道缩减比例，expansion表示瓶颈块中的通道扩展比例，sa表示是否使用Self-Attention机制，sym表示是否使用对称的瓶颈块。

CBS基于瓶颈块（Bottleneck）和通道缩减（Group Convolution）实现网络剪枝，通过删除一些通道来减少模型大小和计算量。具体来说，CBS将网络中的通道分为两组，并在这两组通道之间插入一些卷积层，然后将其中一组通道删除。这种方法可以在减少计算量的同时保持网络的精度。