yolov5 backbone l-relu激活函数

在 YOLOv5 中，backbone 网络采用的是 CSPDarknet53 架构，其中包含了多个卷积层。对于这些卷积层，激活函数使用的是 LeakyReLU（LReLU），其定义为：

$$
LReLU(x) = \begin{cases}
x & \text{if}\ x > 0 \\
\alpha x & \text{otherwise}
\end{cases}
$$

其中 $\alpha$ 是一个小于 1 的常数，通常取值为 0.1。LReLU 比传统的 ReLU 函数更加稳定，可以缓解神经元死亡的问题。在 YOLOv5 中，CSPDarknet53 的每个卷积层都采用了 LReLU 激活函数。

相关问题

yolov5 backbone SiLU激活函数

对的，YOLOv5采用的是SiLU（Swish-1）激活函数作为骨干网络中的激活函数。SiLU函数是一个可微分的非线性函数，其形式为：f(x) = x * sigmoid(x)。相比于ReLU函数，SiLU函数在保持非线性的同时，具有更加平滑的导数，因此可以更有效地传播梯度信息，从而提高模型的性能。此外，SiLU函数还具有更好的数值稳定性和鲁棒性，适用于大规模深度学习任务。

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)))