yolo C3 类
时间: 2025-01-15 10:58:18 浏览: 52
### YOLO C3 类实现与应用
#### 定义与功能
YOLO系列模型中的`C3`模块是一种复合网络组件,旨在增强特征提取能力并促进更深层次的信息传递。此模块通过多层卷积操作以及残差连接来构建更为复杂的网络架构[^1]。
#### 结构细节
具体来说,在YOLOv7及其后续版本中,`C3`被定义为一种具有特定输入输出特性的神经网络单元。它通常由一系列基础卷积层组成,并且内部集成了跳跃连接机制以缓解梯度消失问题。这种设计使得深层网络训练更加稳定有效[^2]。
#### Python代码示例
以下是基于PyTorch框架下`C3`类的一个简单实现:
```python
import torch.nn as nn
class C3(nn.Module):
# CSP Bottleneck with 3 convolutions, modified from yolov5::C3
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
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, 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))
```
上述代码展示了如何创建一个名为`C3`的自定义层,该层接收两个参数作为通道数(`c1`, `c2`)和其他配置选项用于控制层数量、是否启用捷径连接等特性[^3]。
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