c3 c2f yolov8
时间: 2023-09-29 15:09:21 浏览: 134
YOLOv8是一种目标检测算法,它是YOLOv5的改进版本。在YOLOv8中,C3和C2f是两个重要的模块。
C3模块的源代码可以在YOLOv5的工程代码中的models/common.py文件中找到。这个模块是一种CSP(Cross Stage Partial)瓶颈结构,它包含了3个卷积层。C3模块的输入参数包括c1(输入通道数)、c2(输出通道数)、n(重复次数)、shortcut(是否使用shortcut连接)、g(分组数)、e(扩展系数)。C3模块的前向传播函数将输入x分别经过self.cv1和self.cv2进行卷积操作,然后将这两个结果和原始输入x在通道维度上进行拼接,然后经过一系列的Bottleneck块(数量为n),最后再经过一个1x1的卷积层self.cv3,将通道数变为c2。最终输出的结果就是C3模块的输出。
C2f模块是参考了C3模块和ELAN的思想进行设计的。它的结构图可以在引用的图2-2中找到。C2f模块的设计目的是在保持轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。
在YOLOv8的网络结构中,C2f模块和C3模块的接口保持一致,都是(ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion)。不同的是C2f模块默认不使用shortcut连接,而C3模块默认使用shortcut连接。在网络结构中,两者的shortcut位置没有差别,都是在Backbone中使用shortcut连接。
综上所述,C3模块和C2f模块是YOLOv8中的两个重要模块,它们在网络结构中起到了不同的作用,但接口保持一致,方便在YOLOv8中进行调用和使用。
参考资料:
YOLOv5的完整工程代码:ultralytic/yolov5
引用处的图2-2
引用处的代码片段
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