c2f专题

YOLOv8中的C2f模块

文章目录一、结构概述二、模块功能一、结构概述 C2f块:首先由一个卷积块(Conv)组成，该卷积块接收输入特征图并生成中间特征图特征图拆分:生成的中间特征图被拆分成两部分，一部分直接传递到最终的Concat块，另一部分传递到多个Botleneck块进行进一步处理。Bottleneck块:输入到这些Botleneck块的特征图通过一系列的卷积、归一化和激活操作进行处理，

【YOLOv10改进[注意力]】使用注意力MLCA改进C2f + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图

本文将进行使用注意力MLCA改进C2f的实践，助力YOLOv10目标检测效果的实践，文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：目录一 MLCA 二使用注意力MLCA改进C2f 1 整体修改 2 配置文件

【YOLOv8改进[CONV]】使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 轻量化 + 涨点

本文将使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化，助力YOLOv8目标检测效果的实践，文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法，实现有效涨点。改进前和改进后的参数对比：目录一 MSBlock 二使用MSBlock二次创新C2f模块实现轻量化 1 整体修改 ① 添加C2f_MSBlock.py文件 ② 修改ultralytics/nn/task

【YOLOv10改进[CONV]】使用DualConv二次创新C2f模块实现轻量化 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 全网首发

本文将使用DualConv二次创新C2f模块实现轻量化，助力YOLOv10目标检测效果的实践，文中含全部代码、详细修改方式以及手撕结构图。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：目录一 DualConv 1 结合3×3卷积和1×1卷积核 2 DualConv 3 可视化二 C2f_DualConv助力YOLOv10轻量化 1 整体修改 ① 添加C2f

YOLOv5改进（六）--引入YOLOv8中C2F模块

文章目录 1、前言2、C3模块和C2F模块2.1、C3模块2.2、BottleNeck模块2.3、C2F模块 3、C2F代码实现3.1、common.py3.2、yolo.py3.3、yolov5s_C2F.yaml 4、目标检测系列文章 1、前言本文主要使用YOLOv8的C2F模块替换YOLOv5中的C3模块，经过实验测试，发现YOLOv5更加适合嵌入式设备，所以并不是越新的

注意力机制篇 | YOLOv8改进之在C2f模块引入反向残差注意力模块iRMB | CVPR 2023

前言：Hello大家好，我是小哥谈。反向残差注意力模块iRMB是一种用于图像分类和目标检测的深度学习模块。它结合了反向残差和注意力机制的优点，能够有效地提高模型的性能。在iRMB中，反向残差指的是将原始的残差块进行反转，即将卷积操作和批量归一化操作放在了后面。这样做的好处是，可以提高模型的非线性表达能力，同时减少了参数量。🌈 目录

番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入MSBlock模块（来源于YOLO-MS） | 轻量化网络结构

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLO-MS是一种基于YOLO（You Only Look Once）的目标检测算法，它利用多尺度特征图提取和融合的方式来检测不同尺度的物体。YOLO-MS在准确率和速度方面都有很好的表现，特别适用于实时场景下的物体检测。在YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块，其基本原理在于提高实时目标检测器的多尺度特征表示能力。MSBlock

YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C2f（全网独家首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C2f，其中UIB模块来自2024.5月发布的MobileNetV4网络，其是一种高度优化的神经网络架构，专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点，采用了通用反向瓶颈（UIB，也就是本文利用的结构）和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块（一种全新的注意力机制）。我将其用于C2f的二次创新在V8

YOLOv8改进 | Conv篇 | CVPR2024最新DynamicConv替换下采样（包含C2f创新改进，解决低FLOPs陷阱）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是CVPR2024的最新改进机制DynamicConv其是CVPR2024的最新改进机制，这个论文中介绍了一个名为ParameterNet的新型设计原则，它旨在在大规模视觉预训练模型中增加参数数量，同时尽量不增加浮点运算（FLOPs），所以本文的DynamicConv被提出来了，使得网络在保持低FLOPs的同时增加参数量，从而允许这些网络从大规模视觉预训练中

番外篇 | YOLOv8改进之在C2f中引入即插即用RepViTBlock模块 | CVPR2024清华RepViT

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv8是一种基于深度学习的实时物体检测算法，其通过将物体检测任务转化为目标框回归问题，并使用卷积神经网络实现高效的特征提取和目标分类。然而，YOLOv8在处理一些复杂场景和小目标时可能存在一定的性能限制。为了克服YOLOv8的局限性，清华大学在ICCV会议上发布了名为RepViT的移动端网络架构。RepViT通过自注意力机制（self-attenti

主干网络篇 | YOLOv8改进之用RCS-OSA替换C2f（来源于RCS-YOLO）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。RCS-YOLO是一种目标检测算法，它是基于YOLOv3算法的改进版本。通过查看RCS-YOLO的整体架构可知，其中包括RCS-OSA模块。RCS-OSA模块在模型中用于堆叠RCS模块，以确保特征的复用并加强不同层之间的信息流动。本文就给大家详细介绍如何将RCS-YOLO算法中的RCS-OSA模块替换YOLOv8主干网络结构中的C2f模块！~🌈

【YOLOv5改进系列(7)】高效涨点----使用yolov8中的C2F模块替换yolov5中的C3模块

文章目录 🚀🚀🚀前言一、1️⃣ C3模块和C2F模块详解1.1 🎓 C3模块1.2 ✨BottleNeck模块1.3 ⭐️C2F模块二、2️⃣添加C2f和C2F_Bottleneck模块代码三、3️⃣新建yolov5s_C2F.yaml文件四、4️⃣修改yolo.py中的parse_model函数五、5️⃣实验部分 👀🎉📜系列文章目录【YOLO

注意力机制篇 | YOLOv8改进之在C2f模块添加EMA注意力机制（附2种改进方法）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。EMA（Exponential Moving Average）注意力机制是一种用于增强模型性能的注意力机制，它通过对模型的特征图进行加权平均来提取更有用的特征信息。具体来说，EMA注意力机制通过引入一个权重因子来调整特征图中每个位置的重要性，从而使模型能够更好地关注重要的特征。🌈 目录 🚀1.基础概念

YOLOv9改进策略： C2f改进 | 引入YOLOv8 C2f结构

💡💡💡本文改进内容：应订阅者需求，如何将YOLOv8 C2f结构引入到YOLOv9 💡💡💡C2f层是一种特殊的卷积层，用于将不同尺度的特征图融合在一起，以提高目标检测的准确性 💡💡💡使用方法：还是跟YOLOv8使用方法类似，放在Concat后面改进结构图如下：《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优

卷积篇 | YOLOv8改进之主干网络C2f模块融合SAConv

前言：Hello大家好，我是小哥谈。SAConv是一种用于图像处理和计算机视觉任务的卷积神经网络（CNN）操作。它是在传统的空洞卷积的基础上进行改进的。传统的空洞卷积是一种通过在卷积核中引入空洞（或称为膨胀率）来扩大感受野的技术。然而，传统的空洞卷积只能使用固定的膨胀率，而无法根据不同的输入场景进行自适应调整。SAConv通过引入一个可学习的开关参数来解决这个问题，该参数可以控制卷积操作中的

卷积篇 | YOLOv8改进之C2f模块融合SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积

前言：Hello大家好，我是小哥谈。SCConv是一种用于减少特征冗余的卷积神经网络模块。相对于其他流行的SOTA方法，SCConv可以以更低的计算成本获得更高的准确率。它通过在空间和通道维度上进行重构，从而减少了特征图中的冗余信息。这种模块的设计可以提高卷积神经网络的性能。本篇文章所作的改进即在YOLOv8主干网络中的C2f模块融合SCConv！~🌈 目录 🚀1.

YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用DualConv二次创新C2f提出一种轻量化结构（轻量化创新）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用DualConv改进C2f提出一种轻量化的C2f，DualConv是一种创新的卷积网络结构，旨在构建轻量级的深度神经网络。它通过结合3×3和1×1的卷积核处理相同的输入特征映射通道，优化了信息处理和特征提取。DualConv利用组卷积技术高效排列卷积滤波器，大大降低了计算成本和参数数量。我们将其用于C2f的创新上能够大幅度的降低参数，还能够提升精度。

目标检测算法改进系列之添加C2f-DCN模块

DCNv2简介可变形卷积网络的卓越性能源于其适应物体几何变化的能力。通过对其自适应行为的检查，我们观察到，虽然对其神经特征的空间支持比常规的 ConvNet 更接近对象结构，但这种支持可能远远超出感兴趣区域，导致特征受到不相关图像内容的影响。为了解决这个问题，我们提出了可变形卷积网的重新表述，通过提高建模能力和更强的训练，提高了其关注相关图像区域的能力。通过更全面地集成网络内的可变形卷积，并引

YOLOv8融合改进更换检测头为Detect_DyHead同时添加C2f-EMSC和C2f-EMSCP模块

一、Detect_DyHead检测头和C2f-EMSC，C2f-EMSCP模块详细介绍和代码在往期的博客里： Detect_DyHead：（YOLOv8改进检测头Detect为Detect_Dyhead-CSDN博客） C2f-EMSC和C2f-EMSCP：（YOLOv8改进之多尺度转换模块C2f-EMSC和C2f-EMSCP-CSDN博客）二、算法实现 1、将检测头和C

【保姆级教程|YOLOv8改进】【3】使用FasterBlock替换C2f中的Bottleneck

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识

YOLOv8改进 | 2023 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测（附修改后的C2f+Bottleneck）

论文地址：官方论文地址代码地址：该代码目前还未开源，我根据论文内容进行了复现内容在文章末尾。一、本文介绍本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地

YOLOv8改进 | 2023 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测（附修改后的C2f+Bottleneck）

论文地址：官方论文地址代码地址：该代码目前还未开源，我根据论文内容进行了复现内容在文章末尾。一、本文介绍本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出，这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征，从而更准确地

YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（Switchable Atrous Convolution, SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计。SAC的核心思想是在相同的输入特征上应用不同的空洞率进行卷积，并通过特别设计的开关函数来融合这些不同卷积的结果。这种方法使得网络能够更灵活

YOLOv8中的C2f的详细解读

C2f的结构图，看不懂没关系，继续往下看，一定会看懂的！！！首先是C2f的逻辑代码： class C2f(nn.Module):# CSP Bottleneck with 2 convolutionsdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=

Yolov5/Yolov7加入Yolov8 c2f模块，涨点

1.Yolov8简介 Ultralytics YOLOv8 是由 Ultralytics 开发的一个前沿的 SOTA 模型。它在以前成功的 YOLO 版本基础上，引入了新的功能和改进，进一步提升了其性能和灵活性。YOLOv8 基于快速、准确和易于使用的设计理念，使其成为广泛的目标检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。下表为官方在 COCO Val 2017 数据集上

YOLOv8之C2f模块——与YOLOv5的C3模块对比

目录一、源码对比二、结构图对比一、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