Focus层是yolov5中首先提出来的网络,这个操作非常类似于yolov2中的PassThrough层:将w-h平面上的信息转换到通道维度,再通过卷积的方式提取不同特征。 采用Focus层的目的应该是下采样(下采样在神经网络中主要是为了减少参数量达到降维的作用,同时还能增加局部感受野),但是相比于使用使用步长为2的卷积层或者池化层...
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