yolov5 中 cbl与cbs的关系

在YOLOv5模型中，CBL（Convolutional Block Layer）和CBS（Cross Stage Partial Network）是两个不同的概念。

CBL是由卷积层、批量归一化层和激活函数层组成的基本网络单元，它可以提取图像特征。CBL在YOLOv5模型中被广泛使用，用于代替传统的卷积层，以提高模型的准确性和速度。

CBS是一种跨阶段部分网络，用于连接模型中的不同阶段。CBS可以将不同阶段的特征图进行融合，从而提高模型的性能和精度。在YOLOv5模型中，CBS被用于连接不同的特征提取层，以便更好地捕获不同大小和形状的物体。

因此，CBL和CBS在YOLOv5模型中是两个不同的概念，它们分别用于提取特征和连接不同的特征提取层，以提高模型的性能和精度。