yolov5中cbl和conv的区别

CBL是Convolutional Block Layer的缩写，是一种包含卷积、批归一化和LeakyReLU激活函数的卷积块，主要用于深度神经网络的特征提取。而Conv则是单纯的卷积操作，只包含卷积和激活函数。在YOLOv5中，CBL与Conv的设计用于构建特征提取网络的不同层级，以进一步提高模型的检测精度和速度。