yolov5s的backbone工作流程公式推导

Yolov5s的backbone使用CSPNet（Cross Stage Partial Network）结构，其工作流程如下：

输入图像经过初始卷积层和下采样层得到特征图，然后通过一系列的CSPBlock进行特征提取和下采样，最后输出给特征金字塔（FPN）用于目标检测。

CSPBlock由两个主要部分组成：CSP和SPP（Spatial Pyramid Pooling）。其中，CSP部分包含两个相同的子结构，每个子结构先通过一个卷积层进行特征提取，然后再将特征图分成两个部分，其中一部分经过一系列的卷积层，另一部分直接连接到后面的卷积层，最后将两部分的特征图按通道合并。这样做的好处是在不增加计算量的情况下增加了每个卷积层的感受野，提高了模型的表达能力。

SPP部分则是一个空间金字塔池化层，可以对不同大小的感受野进行池化，从而得到多尺度的特征表示。

整个backbone的工作流程可以用以下公式表示：

$F_{out} = CSPBlock_3(SPP(CSPBlock_2(CSPBlock_1(F_{in}))))$

其中，$F_{in}$为输入特征图，$F_{out}$为输出特征图，$CSPBlock_i$表示第$i$个CSPBlock，$SPP$表示SPP层。