yolov5中cbl和cbs的区别

在 YOLOv5 中，CBL 和 CBS 是两种不同的卷积块。它们的区别在于它们使用的卷积层不同。

CBL (Convolutional Block Layer) 是一种卷积块，它由一个卷积层、一个批量归一化层和一个LeakyReLU激活层组成。它使用的卷积层是普通卷积层，没有跨度(stride)和填充(padding)。

而 CBS (Cross-Stage Partial Network) 是另一种卷积块，它由两个卷积层、一个批量归一化层和一个LeakyReLU激活层组成。它使用的卷积层是跨步卷积层(strided convolution)，可以减少特征图的大小。CBS块通常用于较深的网络中，以减少特征图的大小和计算量。

因此，CBL 和 CBS 的主要区别在于使用的卷积层不同，CBL 使用普通卷积层，而 CBS 使用跨步卷积层。