C3与boottleneck结构

图片来自于b站薛定谔的AI

上图为C3结构：结构非常清楚，引入上层的featuremap产生两个分支，其中一个分支进行卷积（通道数没变），卷积的结果再进行两个分支，其中一个分支再进两次卷积（通道数减半），从Bottleneck源码也能看出，进行了add操作。重要的是self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)))这段代码，不同的yaml文件n是不一样的，也就是说Bottleneck重复的次数就是n次。

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))

class C3(nn.Module):
    # CSP Bottleneck with 3