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yolov5改进---添加YOLOV8中的C2F模块_yolov5 c2f

作者：weixin_40725706 | 2024-03-16 18:08:23

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yolov5 c2f

1、克隆一个全新的yolov5代码

官方代码github地址：

https://github.com/ultralytics/yolov5

使用pycharm打开该代码。

2、在yolov8里找到c2f模块的代码：

yolov8官方代码：https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/nn/modules.py

在上图路径modules.py中找到下列C2f模块的代码，或者直接复制下方代码：

  1. class C2f(nn.Module):
  2.     """CSP Bottleneck with 2 convolutions."""
  3.  
  4.     def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):  # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
  5.         super().__init__()
  6.         self.c = int(c2 * e)  # hidden channels
  7.         self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
  8.         self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1)  # optional act=FReLU(c2)
  9.         self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))
  10.  
  11.     def forward(self, x):
  12.         """Forward pass of a YOLOv5 CSPDarknet backbone layer."""
  13.         y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))
  14.         y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
  15.         return self.cv2(torch.cat(y, 1))
  16.  
  17.     def forward_split(self, x):
  18.         """Applies spatial attention to module's input."""
  19.         y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
  20.         y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
  21.         return self.cv2(torch.cat(y, 1))
  22.

3、打开yolov5中common.py文件

将上方复制的代码，添加到common.py文件中，如下图所示：

 

4、找到yolov8中对应的Bottleneck模块

将该模块的代码复制到yolov5 commom.py文件中，如下图：

修改过的 common.py 全部代码如下，可直接复制。

  1. # YOLOv5 
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