在YOLOv5中，图片进入backbone前会对图片进行切片处理。具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，类似于邻近下采样，这样就拿到了四张图片，四张图片互补，没有信息丢失。这样一来，将W、H信息就集中到了通道空间，输入通道扩充了4倍，即拼接起来的图片相对于原先的RGB三通道模式变成了12个通道，最后将得到的新图片再经过卷积操作，最终得到了没有信息丢失情况下的二倍下采样特征图。 将这段话换个写法但是意思不变

在YOLOv5中，图片在进入backbone之前会被切成四张图片。在这个过程中，每隔一个像素会取一个值，相当于进行了邻近下采样。这四张图片互补，没有任何信息丢失。通过这个方法，宽度和高度信息被转移到了通道空间，通道数增加了四倍，由原来的RGB三通道变成了12个通道。最后，对这些新的图片进行卷积操作，得到了没有信息丢失的二倍下采样特征图。