YOLOv8之C2f模块——与YOLOv5的C3模块对比

一、源码对比

YOLOv8完整工程代码下载：ultralytics/ultralytic
C2f模块源码在ultralytics/nn/modules.py下，源码如下：

class C2f(nn.Module):# CSP Bottleneck with 2 convolutionsdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__()self.c = int(c2 * e)  # hidden channelsself.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, e=1.0) for _ in range(n))def forward(self, x):y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))def forward_split(self, x):y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))

YOLOv5的完整工程代码下载：ultralytic/yolov5
C3模块源码在models/common.py下，源码如下：

class C3(nn.Module):# CSP Bottleneck with 3 convolutionsdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__()c_ = int(c2 * e)  # hidden channelsself.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)), 1))

C2f模块和C3模块的对外接口保持一致，都是（ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion），方便在yolov5中直接调用C2f模块。
C2f模块默认不使用shortcut连接，C3模块默认使用shortcut连接，但二者在网络结构中shortcut的位置无差别，即都是在Backbone中使用shortcut连接，在Head中不使用shortcut连接，代码的调用格式有差别。

二、结构图对比

图2-1 C3模块结构图

图2-2 C2f模块结构图

C2f模块参考了C3模块以及ELAN的思想进行的设计，让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。

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YOLOv8之C2f模块——与YOLOv5的C3模块对比

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