yolov5 concat

concat层多用于利用不同尺度特征图的语义信息，将其以增加channel的方式实现较好的性能，但往往应该在BN之后再concat才会发挥它的作用
YOLOv5使用了混合尺度特征融合的方式进行目标检测，其中concat操作是将不同尺度的特征图在通道维度上进行拼接，以提高目标检测的精度。

具体来说，YOLOv5中的concat操作发生在特征提取阶段的不同层之间。通过将低分辨率但具有丰富语义信息的特征图与高分辨率但语义信息较少的特征图进行concat操作，concat将输入特征图的维度连接起来，形成一个更大的输出特征图，这种跨层连接可以同时兼顾细节和感知范围，从而提高目标检测的准确性。

class Concat(nn.Module):
    # Concatenate a list of tensors along dimension
    def __init__(self, dimension=1):
        super().__init__()
        self.d = dimension

    def forward(self, x):
        return torch.cat(x, self.d)

总而言之，concat操作在YOLOv5中用于特征图的融合，以提高目标检测的性能。