yolov5 backbone 的cbl定义

在 YOLOv5 中，CBL 是指 Convolutional Block with a Linear Bottleneck。CBL 由两个卷积层和一个线性层组成，其中第一个卷积层的卷积核大小为1x1，第二个卷积层的卷积核大小为3x3，线性层通常是一层批归一化和激活函数。

在 YOLOv5 的网络结构中，CBL 通常用于替换传统的卷积层，以减小模型的计算复杂度。CBL 通常被用作骨干网络的一部分，以提取图像特征。以下是CBL的定义：

class CBL(nn.Module):
    #CBL模块
    def __init__(self, ch_in, ch_out, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=k, stride=s, padding=autopad(k, p), groups=g, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(ch_out)
        self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True) if act else nn.Identity()
    def forward(self, x):
        return self.act(self.bn(self.conv(x)))