本文详细介绍了Yolov5模型中focus层的作用，它将4*4*3的特征图转化为2*2*12，通过选择特定步长的元素来减少维度。同时，解释了torch.cat()函数的使用方法，包括按维数0和1进行张量拼接的操作。通过实例展示了如何将两个张量水平和垂直拼接。
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）
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