yolov5网络构架focus

YOLOv5的网络架构主要包括以下几个部分：

1. Backbone网络：YOLOv5使用了CSPDarknet53作为其骨干网络。CSPDarknet53是一种基于深度残差网络的骨干网络，它采用了Cross-Stage Partial Network (CSP)结构，将网络分成两个部分，每个部分都有一个子网络，分别用于提取不同尺度的特征。

2. Neck网络：YOLOv5使用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)作为其Neck网络。SPP可以在不改变输入大小的情况下对不同大小的感受野进行池化，从而提取更多的特征。PAN可以将来自不同尺度的特征图进行融合，从而增强特征表达能力。

3. Head网络：YOLOv5的Head网络由三个部分组成：Anchor-based Detection、Anchor-free Detection和Instance Segmentation。在Anchor-based Detection中，YOLOv5使用了YOLOv3中的Anchor Box方法来检测物体。在Anchor-free Detection中，YOLOv5使用了CenterNet方法来检测物体。在Instance Segmentation中，YOLOv5使用了PANet方法来进行实例分割。

4. Focus模块：YOLOv5中的Focus模块是一种新的卷积操作，它可以用来提取低分辨率图像中的高频信息。Focus模块主要由两个部分组成：Focus Split和Focus Concat。其中，Focus Split将输入张量沿着通道维度分成两份，然后将这两份在空间维度上错位相加，从而得到了含有更多高频信息的特征图。Focus Concat则将这两份特征图拼接在一起，得到最终的输出特征图。