yolo的c3和c2f
时间: 2025-02-17 22:02:05 浏览: 73
### YOLO C3 和 C2f 组件的区别
#### C3 架构特点
C3 是一种瓶颈结构,在YOLO架构中广泛采用。这种模块由一系列残差连接构成,允许更深层次的信息流动而不会造成梯度消失问题。具体来说,C3 结合了跨阶段部分连接的思想,使得不同层次之间的特征能够更好地融合[^1]。
```python
class Bottleneck(nn.Module):
# Standard bottleneck
def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, shortcut, groups, expansion
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g)
self.add = shortcut and c1 == c2
def forward(self, x):
return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))
```
#### C2f 架构特点
相比之下,C2f(也称为 Focus)是一种特殊的设计,旨在提高计算效率的同时保持良好的精度表现。Focus 层通过重新排列输入张量的空间维度来减少参数数量并加速推理过程。这有助于降低内存占用和提升处理速度,尤其适合移动设备或其他资源受限环境下的部署需求[^4]。
```python
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().__init__()
self.conv = Conv(c1 * 4, c2, k, s, p, g, act)
def forward(self, x): # x(b,c,h,w) -> y(b,4c,h/2,w/2)
return self.conv(torch.cat([x[..., ::2, ::2], x[..., 1::2, ::2], x[..., ::2, 1::2], x[..., 1::2, 1::2]], 1))
```
两种组件都致力于优化YOLO系列模型中的信息传递机制,但在设计理念和技术实现上存在差异。C3 更加注重于增强深层网络内部的数据流通性和表达能力;而 C2f 则侧重于简化运算流程以适应低功耗平台的要求。
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