YOLOv5/v7 引入 YOLOv8 的 C2f 模块

1. 介绍

YOLOv8 是 Ultralytics 团队于 2022 年 10 月发布的最新一代目标检测模型。YOLOv8 在 YOLOv7 的基础上进行了多项改进，包括引入 C2f 模块、改进 Path Aggregation Network (PAN) 结构、优化 Label Assigning 算法等。

C2f 模块是 YOLOv8 中引入的主要创新之一。C2f 模块是一种轻量级的特征融合模块，可以有效提高模型的性能。

2. 原理详解

C2f 模块的核心思想是将不同尺度的特征进行融合，以获取更加丰富的特征信息。C2f 模块主要由以下两个部分组成：

• 特征重采样： 将不同尺度的特征重采样到相同的尺寸。
• 特征融合： 使用逐元素加法或逐元素乘法的方式将重采样后的特征进行融合。

C2f 模块的优势在于：

• 计算量小，易于实现。
• 可以有效提高模型的精度和速度。

3. 应用场景解释

C2f 模块可以应用于各种需要提高特征融合效果的场景，例如：

• 目标检测
• 图像分割
• 语义理解

4. 算法实现

C2f 模块的算法实现相对简单，主要包括以下步骤：

1. 定义特征重采样模块： 可以利用上采样或下采样操作将不同尺度的特征重采样到相同的尺寸。
2. 定义特征融合模块： 可以利用逐元素加法或逐元素乘法的方式将重采样后的特征进行融合。

5. 代码完整详细实现

1. YOLOv5 中的 C2f 模块代码实现

YOLOv5 中的 C2f