原理
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，长的差不多，但是没有信息丢失，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。
以yolov5s为例，640 × 640 × 3的图像输入Focus模块，先变成320 × 320 × 12的特征图，再经过一次卷积操作，变成320 × 320 × 32的特征图。
图解如下
Focus模块代码
class Focus(nn.Module):
# Focus wh information into c-space
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups
super(Focus, self).__init__()
self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act) # 这里输入通道变成了4倍
def forward(self, x): # x(b,c,w,h) -> y(b,4c,w/2,h/2)
return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))
在源码中使用Focus模块配置
# Profile
import torch.nn as nn
from models.common import Focus, Conv, Bottleneck
from utils.torch_utils import profile
m1 = Focus(3, 64, 3) # YOLOv5 Focus layer
m2 = nn.Sequential(Conv(3, 32, 3, 1), Conv(32, 64, 3, 2), Bottleneck(64, 64)) # YOLOv3 first 3 layers
results = profile(input=torch.randn(16, 3, 640, 640), ops=[m1, m2], n=10, device=0) # profile both 10 times at batch-size 16
作者的出发点
YOLOv5的作者创建Focus层的主要目的是减少层数，减少参数，减少FLOPS，减少CUDA内存，增加前进和后退速度，同时最小程度地影响mAP。
作者在YOLOv5上得到的结果
使用一个普通卷积和Focus作为下采样的对比
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一个普通卷积下采样：即将一张640 × 640 × 3的图片输入3 × 3的卷积中，步长为2，输出通道32，下采样后得到320 × 320 × 32的特征图，那么普通卷积下采样理论的计算量为：
参数数量（params）= 3 × 3 × 3 × 32 +32 +32 = 928 （后面两个32分别为bias和BN层参数）
计算量（FLOPs） = 3 × 3 × 3 × 32 × 320 × 320 = 88473600（不考虑bias情况下） -
Focus下采样：将640 × 640 × 3的图像输入Focus结构，先变成320 × 320 × 12的特征图，再经过3 × 3的卷积操作，输出通道32，最终变成320 × 320 × 32的特征图，
参数数量（params）= 3 × 3 × 12 × 32 +32 +32 =3520 （为了呼应上图输出的参数量，将后面两个32分别为bias和BN层的参数考虑进去，通常这两个占比比较小可以忽略）
计算量（FLOPs） = 3 × 3 × 12 × 32 × 320 × 320 = 353894400（不考虑bias情况下）
Focus的计算量和参数量要比一个普通卷积要多一些，是一个普通卷积的4倍，但是下采样时没有信息的丢失。
本文最终结论
如果使用一个Focus层替换一个卷积层，参数量（params）和计算量（FLOPs）是变大了。但是YOLOV5中使用一个Focus代替了原来YOLOV3里的前三层，参数量（params）和计算量（FLOPs）都减少了，所以加速了，对mAP影响极小。
Focus后YOLOv5-6.0版本的大胆改进
YOLOv5-6.0版本中使用了尺寸大小为6 ×6 ，步长为2，padding为2的卷积核代替了Focus模块，便于模型的导出，且效率更高。
名词解释：
- 参数数量（params）：指网络模型中需要训练的参数总数。单位通常是M，通常参数用float32表示，所以模型大小是参数数量的4倍。Kh × Kw × Cin × Cout
- 计算量（FLOPs）：浮点运算次数，可以用来衡量算法/模型的复杂度，这关系到算法速度。大模型的单位通常为G，小模型单位通常为M；通常只考虑乘加操作的数量，而且只考虑Conv和FC等参数层的计算量，忽略BN和PReLU等，一般情况下，Conv和FC层也会忽略仅纯加操作的计算量，如bias偏置加和shoutcut残差加等，目前技术有BN和CNN可以不加bias。Kh × Kw × Cin × Cout × H × W = 即（当前层filter × 输出的feature map）= params × H × W文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-458688.html
参考文章
https://blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/112712817
https://github.com/ultralytics/yolov5/discussions/3181文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-458688.html
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