yolov5 增加浅层特征层

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，YOLOv3的改进方法之一是增加一个特征尺度，即在原版YOLOv3网络结构的基础上增加了一个104x104的特征尺度。这个特征尺度是通过在网络中增加一个route层，将第109层与特征提取网络的第11层特征进行特征融合得到的。此外，还有其他的特征融合，包括通过route层将第85层与第61层的特征图进行特征融合，以及将第97层与第36层的特征图进行特征融合。总共有四个特征尺度：104x104，52x52，26x26和13x13。\[1\]\[2\]

关于YOLOv5增加浅层特征层的具体方法，根据提供的引用内容，没有提到YOLOv5的相关信息。因此，我无法提供关于YOLOv5增加浅层特征层的具体方法。如果您需要了解关于YOLOv5的更多信息，建议您参考相关的研究论文或官方文档。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv3改进方法增加特征尺度和训练层数](https://blog.csdn.net/sinat_28371057/article/details/112385166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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