深度学习模块C2f代码详解

城南猫

已于 2025-01-17 17:22:31 修改

阅读量954

点赞数 7

分类专栏：目标检测文章标签：人工智能计算机视觉 pytorch YOLO 神经网络

于 2025-01-17 17:13:47 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42930616/article/details/145211202

版权

在这里插入图片描述

C2f 是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在 YOLOv5 和 YOLOv8 等目标检测模型中。这个模块是一个改进的 CSP（Cross Stage Partial）Bottleneck 结构，旨在提高计算效率和特征提取能力。下面是对 C2f 类的详细解释：
类定义和初始化
Python复制
class C2f(nn.Module):
“”“Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions.”“”

def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):
    """Initializes a CSP bottleneck with 2 convolutions and n Bottleneck blocks for faster processing."""
    super().__init__()
    self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
    self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
    self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
    self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))

c1: 输入通道数。
c2: 输出通道数。
n: Bottleneck 模块的数量，默认为 1。
shortcut: 是否使用残差连接，默认为 False。
g: 分组卷积的组数，默认为 1。
e: 扩展系数，用于计算隐藏层的通道数，默认为 0.5。
属性解释
self.c: 隐藏层的通道数，计算为 int(c2 * e)。
self.cv1: 第一个卷积层，将输入通道数 c1 转换为 2 * self.c。
self.cv2: 第二个卷积层，将 (2 &#