YOLO C2f
时间: 2025-04-23 13:07:10 浏览: 42
### YOLO C2f 架构详解
C2f 是 YOLOv8 中的一个重要组件,用于增强特征提取能力。配置项 `[-1, 3, C2f, [128, True]]` 表明该模块的具体参数设置如下:
- `-1`: 输入通道数继承自前一层。
- `3`: 卷积层数量为3层。
- `[128, True]`: 输出通道数为128,并启用批标准化。
#### C2f 的工作原理
C2f 模块通过引入残差连接来改善梯度传播效果,从而提高训练稳定性[^1]。具体实现方式是在多个卷积操作之间加入跳跃连接,使得网络能够更有效地传递信息。
```python
class C2f(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # optional act=FReLU(c2)
self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))
def forward(self, x):
return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))
```
这段代码展示了如何构建一个基本的 C2f 层,在其中定义了三个卷积层以及一系列瓶颈结构(Bottlenecks),并通过拼接的方式融合不同路径上的特征图。
### 使用教程
为了在项目中应用 C2f 模块,可以按照以下步骤进行集成:
安装依赖库:
```bash
pip install ultralytics
```
导入必要的包并创建模型实例:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.yaml') # 加载预设配置文件
```
编辑配置文件以包含 C2f 设置:
```yaml
backbone:
...
[[-1, 3, 'C2f', [128, True]], ... ] # 插入到适当位置
...
```
完成上述配置后即可利用 PyTorch 或其他框架对定制化的 YOLOv8 进行训练和推理。
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