yolov5的sppf改进

Yolov5的SPPF (Spatial Pyramid Pooling Fusion) 是对传统的SPP (Spatial Pyramid Pooling) 模块的改进。SPP是一种在卷积神经网络中用于处理不同尺度物体的方法，它通过在不同大小的池化层上提取特征，然后将这些特征进行拼接来处理多尺度的输入。

在Yolov5中，SPPF进一步改进了SPP模块，以提高检测性能。SPPF引入了特征融合机制，不仅在不同尺度上进行特征提取，还使用特征融合技术将这些特征进行融合。

具体而言，SPPF在传统的SPP模块中添加了一个特征融合模块。该特征融合模块包括一个1x1卷积层和一个上采样层，用于将不同尺度的特征图进行融合，并将融合后的特征图与原始输入特征图进行拼接。这样做的目的是使网络能够更好地处理多尺度的物体。

通过SPPF的改进，Yolov5在保持速度快、检测精度高的基础上，能够更好地处理不同尺度物体的检测任务。