yolov8 c2f网络图
时间: 2025-01-23 15:11:55 浏览: 100
### YOLOv8 C2f 网络架构图解析
#### 一、C2f 结构概述
YOLOv8 中采用的 C2f (CSP2 Focus) 是一种改进型瓶颈层结构,旨在提高特征提取效率并减少参数量。此结构继承自 YOLOv5 的 CSPNet 设计理念,并进行了优化调整[^2]。
#### 二、具体组成分析
1. **Focus 层**
- 输入图像尺寸被缩小四倍的同时通道数增加至原来的四倍。这一操作通过切片的方式实现而不是传统的卷积下采样,从而减少了计算成本。
2. **BottleneckCSP 模块**
- BottleneckCSP 包含多个子模块,每个子模块由两个连续的卷积层构成,第一个卷积层负责降维,第二个恢复维度大小不变;这些子模块之间连接着跳跃链接形成残差路径,有助于梯度传播防止消失问题的发生。
- 在某些版本中,该部分可能还会加入额外的操作比如空间金字塔池化(SPP),用来增强感受野范围内的上下文信息获取能力。
3. **Transition Layer 过渡层**
- 经过上述处理后的高维特征会被送入过渡层做进一步变换准备进入下一个阶段或是直接用于后续的任务分支如目标检测或语义分割等。
```mermaid
graph TB;
A[Input Image] --> B(Focus);
B --> C(BottleneckCSP with Residual Connections);
C --> D(Transition Layer);
style A fill:#ffeb3b,stroke:#000000,stroke-width:4px;
style B fill:#9ccc65,stroke:#000000,stroke-width:4px;
style C fill:#4caf50,stroke:#000000,stroke-width:4px;
style D fill:#8bc34a,stroke:#000000,stroke-width:4px;
```
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