pytorch yolov5 focus层

yolov5中focus的定义如下：

从图像上能够更加直观地理解

4 * 4 * 3  变成 2 * 2 * 12

x[..., ::2, ::2]意义如下图

...  :表示所有通道（图中为3通道）

::2 :表示第一行开始到最后一行结束，步长为2的所有值（图中第一行，第三行所有值）

::2 :表示第一列开始到最后一列结束，步长为2的所有值（图中第一列，第三列所有值）

最终交集为图中标1的方块（图中红底标出）

 

torch.cat( )的用法

如果我们有两个tensor是A和B，想把他们拼接在一起，需要如下操作：

C = torch.cat( (A,B),0 )  #按维数0拼接（竖着拼）

C = torch.cat( (A,B),1 )  #按维数1拼接（横着拼）