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。 将这段话意思不变详细扩写

在YOLOv5中，输入的图片会经过一个预处理过程，其中会将原始图片切成四张小图片进行处理。这个处理过程中，每隔一个像素会取一个值，相当于进行了邻近下采样，即将原图缩小了一半。这四张小图片相互之间是互补的，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。这个特征图可以用于目标检测任务中，提取出图片中的物体信息。这种处理方式可以有效地提高模型的准确率和效率，使得模型在处理大量图片时更加快速和精确。