yolov8中Bottleneck块

在yolov8中，Bottleneck块是通过使用RepGhost bottleneck来替换传统的bottleneck模块实现的。RepGhost bottleneck是一种改进版的bottleneck块，它在yolov8中起到了有效涨点的作用。

Bottleneck块是一种常用的卷积块，通常由1x1卷积、3x3卷积和1x1卷积组成。在Resnet中，不同深度的网络使用不同的卷积块结构，Resnet18和Resnet34使用BasicBlock作为卷积块，而Resnet50、101和152使用bottleneck作为卷积块。Bottleneck块相较于BasicBlock块具有以下优势：可以用较小的参数量处理通道数很大的输入，通过使用1x1卷积层减少参数量，并且在深层网络中减少计算量。

CSP结构是一种常用的网络结构，它的主要思想是在输入block（如Bottleneck）之前将输入分为两个部分，其中一部分通过block进行计算，另一部分直接通过带卷积的shortcut进行concat。CSP结构的作用是加强CNN的学习能力、减少内存消耗和计算瓶颈。在yolov4和yolov5中，CSPNet作为骨干网络的一部分被使用，并通过Bottleneck和CSP结构的有效组合取得了不错的效果。

综上所述，yolov8中的Bottleneck块是通过使用RepGhost bottleneck来替换传统的bottleneck模块实现的，并且结合了CSP结构的优势，以增强网络的学习能力、减少计算消耗和内存消耗。