YOLOv8中的C2f模块

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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，最后生成的特征图会与直接传递的那部分特征图在Concat块进行拼接(Concat)。
• 模型深度控制:在C2f模块中，Botleneck模块的数量由模型的depth muliple参数定义，这意味着可以根据需求灵活调整模块的深度和计算复杂度。
• 最终卷积块:拼接后的特征图会输入到一个最终的卷积块进行进一步处理，生成最终的输出特征图。

二、模块功能

• 特征提取:通过初始的卷积块提取输入图像的基本特征。
• 特征增强:通过多个Botleneck块进一步提炼和增强特征，这些Botleneck块可以捕捉更复杂的模式和细节。
• 特征融合:通过Concat块将直接传递的特征图和处理后的特征图进行融合，使得模型可以综合利用多尺度、多层次的信息。
• 输出生成:通过最后的卷积块生成最终的特征图，为后续的检测和分类任务提供丰富的特征表示。