yolov8 c2f详解

Yolov8 C2f是一种用于目标检测的神经网络模型，其中C2f是指CSP Bottleneck with 2 convolutions。在这个模型中，C2f是由一个卷积层和一个残差块组成的，其中卷积层的输出通道数为2*c，而残差块的输入和输出通道数都为c。在初始化函数__init__中，通过设置参数c1、c2、n、shortcut、g和e来定义C2f的结构。其中，c1是输入通道数，c2是输出通道数，n是残差块的数量，shortcut表示是否使用shortcut连接，g表示分组卷积的组数，e表示扩张系数。在forward函数中，首先将输入x通过卷积层cv1进行卷积操作，然后将输出结果拆分成两部分，分别输入到残差块中进行处理，最后将处理后的结果通过卷积层cv2进行卷积操作得到最终的输出结果。