yoloV5 增加小目标检测层_yolov5增加检测头

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yoloV5 6.0增加小目标检测层

原始网络结构：

原始网络有三个检测头： 分别是 80x80 （小目标） 40x40（中目标） 160x160(小目标)，现在要增加小目标检测层，就可以在80 x 80 的上一步，也就是 160 x 160 尺寸增加

为了检测160 x 160的检测头，因此需将backbon中160 与NECK中的 160 相加（残差网络），但原始网络中 NECK没有60 x 160的特征图，但可以对 80x80的特征图再进行一次上采样，得到160x160的特征图，并于backbon中60x160的特征图连接即可得到下图的网络图

取消红框，增减蓝框区域

取消红框的原因：特征金字塔变长了，红框右侧原来是最底层，因为直接从右侧获取特征图即可，增加后不是最后一层了，需要从它的下侧获取特征图（可参考 40x40 20x20获取特征图的方式）

逻辑：NECK中 80的特征图经过上采样变成160，可与backbon中160的特征图相加，得到一个160的特征图，然后经过下采样，又获得80的特征图（特诊金字塔 FPN + TPN）并经过C3传给检测头

修改yaml

增加小目标层 160 *160并送入检测头

# YOLOv5 
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