首页yolov8 c2f CBS

yolov8 c2f CBS

时间: 2025-03-05 11:39:01 浏览: 34

### YOLOv8中的C2F和CBS 在YOLOv8架构中，C2F（Concatenate to Feature）模块用于增强特征融合的效果[^1]。此模块通过连接不同层次的特征图来提高模型对于多尺度目标检测的能力。具体来说，在网络的不同阶段提取到的高分辨率低语义信息以及低分辨率高语义信息会被有效地结合起来。关于CBS（Convolution-BatchNorm-SiLU），这是YOLOv8里常用的一种基础构建单元。它由卷积层(Convolution)、批标准化(Batch Normalization) 和 SiLU激活函数三部分组成。这种组合不仅能够加速训练过程而且有助于提升最终性能表现： - **卷积层**负责学习输入数据的空间模式； - **批量归一化**可以减少内部协变量偏移并允许更高的学习率； - **SiLU(也称为Swish)**作为一种自门控激活函数相比ReLU具有更好的表达能力。 ```python import torch.nn as nn class CBS(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=None, groups=1): super(CBS, self).__init__() if not padding: padding = (kernel_size - 1) // 2 self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=groups, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.act = nn.SiLU(inplace=True) def forward(self, x): return self.act(self.bn(self.conv(x))) ``` 上述代码展示了如何定义一个简单的CBS模块，其中包含了卷积操作、批处理规范化以及SiLU激活函数的应用方式。

阅读全文