Ultralytics：解读C3模块

FriendshipT2026-07-07 8:24

Ultralytics：解读C3模块

前言

相关介绍

Ultralytics 简介

Ultralytics 基于多年的计算机视觉和人工智能基础研究，创建了最先进的 (SOTA) YOLO 模型。我们的模型不断更新性能和灵活性，快速、准确且易于使用。他们擅长对象检测、跟踪、实例分割、语义分割、图像分类和姿势估计任务。

前提条件

  • 熟悉Python、Pytorch

实验环境

bash 复制代码 
Package                  Version
------------------------ ------------
Python                   3.11.8
absl-py                  2.4.0
accelerate               1.13.0
annotated-doc            0.0.4
anyio                    4.13.0
calflops                 0.3.2
certifi                  2026.4.22
charset-normalizer       3.4.7
click                    8.3.3
colorama                 0.4.6
contourpy                1.3.3
cycler                   0.12.1
filelock                 3.29.0
flatbuffers              25.12.19
fonttools                4.62.1
fsspec                   2026.4.0
grpcio                   1.80.0
h11                      0.16.0
hf-xet                   1.5.0
httpcore                 1.0.9
httpx                    0.28.1
huggingface_hub          1.14.0
idna                     3.15
Jinja2                   3.1.6
kiwisolver               1.5.0
Markdown                 3.10.2
markdown-it-py           4.2.0
MarkupSafe               3.0.3
matplotlib               3.10.9
mdurl                    0.1.2
ml_dtypes                0.5.0
mpmath                   1.3.0
networkx                 3.6.1
numpy                    1.26.4
nvidia-cublas-cu12       12.8.3.14
nvidia-cuda-cupti-cu12   12.8.57
nvidia-cuda-nvrtc-cu12   12.8.61
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.8.57
nvidia-cudnn-cu12        9.7.1.26
nvidia-cufft-cu12        11.3.3.41
nvidia-cufile-cu12       1.13.0.11
nvidia-curand-cu12       10.3.9.55
nvidia-cusolver-cu12     11.7.2.55
nvidia-cusparse-cu12     12.5.7.53
nvidia-cusparselt-cu12   0.6.3
nvidia-nccl-cu12         2.26.2
nvidia-nvjitlink-cu12    12.8.61
nvidia-nvtx-cu12         12.8.55
onnx                     1.19.0
onnxruntime-gpu          1.26.0
onnxslim                 0.1.94
opencv-python            4.6.0.66
packaging                26.2
pillow                   12.2.0
pip                      24.0
polars                   1.40.1
polars-runtime-32        1.40.1
protobuf                 7.34.1
psutil                   7.2.2
pycocotools              2.0.11
Pygments                 2.20.0
pyparsing                3.3.2
python-dateutil          2.9.0.post0
PyYAML                   6.0.3
regex                    2026.5.9
requests                 2.34.1
rich                     15.0.0
safetensors              0.7.0
scipy                    1.16.0
setuptools               65.5.0
shellingham              1.5.4
six                      1.17.0
sympy                    1.14.0
tabulate                 0.10.0
tensorboard              2.20.0
tensorboard-data-server  0.7.2
tokenizers               0.22.2
torch                    2.7.1+cu128
torchaudio               2.7.1+cu128
torchvision              0.22.1+cu128
tqdm                     4.67.3
transformers             5.8.1
triton                   3.3.1
typer                    0.25.1
typing_extensions        4.15.0
ultralytics              8.4.58
ultralytics-thop         2.0.19
urllib3                  2.7.0
Werkzeug                 3.1.8

C3（CSP Bottleneck with 3 convolutions）

C3 是一种 CSP（Cross Stage Partial）瓶颈模块 ，它使用 3 个 1×1 卷积 将输入分为两路：一路经过多个 Bottleneck 块进行深层特征提取，另一路直接传递，最后将两路拼接并通过 1×1 卷积融合输出。该结构在 YOLOv5 中广泛使用，是构建骨干网络（Backbone）和颈部（Neck）的核心组件之一，有效平衡了计算量和特征表达能力。

代码实现

python 复制代码 
import cv2
import math
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn

def autopad(k, p=None, d=1):  # kernel, padding, dilation
    """Pad to 'same' shape outputs."""
    if d > 1:
        k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k]  # actual kernel-size
    if p is None:
        p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k]  # auto-pad
    return p

class Conv(nn.Module):
    """Standard convolution module with batch normalization and activation.

    Attributes:
        conv (nn.Conv2d): Convolutional layer.
        bn (nn.BatchNorm2d): Batch normalization layer.
        act (nn.Module): Activation function layer.
        default_act (nn.Module): Default activation function (SiLU).
    """

    default_act = nn.SiLU()  # default activation

    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
        """Initialize Conv layer with given parameters.

        Args:
            c1 (int): Number of input channels.
            c2 (int): Number of output channels.
            k (int): Kernel size.
            s (int): Stride.
            p (int, optional): Padding.
            g (int): Groups.
            d (int): Dilation.
            act (bool | nn.Module): Activation function.
        """
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
        self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()

    def forward(self, x):
        """Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor.

        Args:
            x (torch.Tensor): Input tensor.

        Returns:
            (torch.Tensor): Output tensor.
        """
        return self.act(self.bn(self.conv(x)))

    def forward_fuse(self, x):
        """Apply convolution and activation without batch normalization.

        Args:
            x (torch.Tensor): Input tensor.

        Returns:
            (torch.Tensor): Output tensor.
        """
        return self.act(self.conv(x))

class Bottleneck(nn.Module):
    """Standard bottleneck."""

    def __init__(
        self, c1: int, c2: int, shortcut: bool = True, g: int = 1, k: tuple[int, int] = (3, 3), e: float = 0.5
    ):
        """Initialize a standard bottleneck module.

        Args:
            c1 (int): Input channels.
            c2 (int): Output channels.
            shortcut (bool): Whether to use shortcut connection.
            g (int): Groups for convolutions.
            k (tuple): Kernel sizes for convolutions.
            e (float): Expansion ratio.
        """
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1)
        self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g)
        self.add = shortcut and c1 == c2

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """Apply bottleneck with optional shortcut connection."""
        return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))

class C3(nn.Module):
    """CSP Bottleneck with 3 convolutions."""

    def __init__(self, c1: int, c2: int, n: int = 1, shortcut: bool = True, g: int = 1, e: float = 0.5):
        """Initialize the CSP Bottleneck with 3 convolutions.

        Args:
            c1 (int): Input channels.
            c2 (int): Output channels.
            n (int): Number of Bottleneck blocks.
            shortcut (bool): Whether to use shortcut connections.
            g (int): Groups for convolutions.
            e (float): Expansion ratio.
        """
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.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, k=((1, 1), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """Forward pass through the CSP bottleneck with 3 convolutions."""
        return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))

功能

  • 两路特征处理 ：输入经过两个并行的 1×1 卷积（cv1 和 cv2），分别生成两个分支，每个分支通道数为隐藏层维度 c_。
  • 深层特征提取 ：一路（cv1 输出）经过 n 个 Bottleneck 块，每个块内部包含两个卷积（1×1 + 3×3）并可选残差连接，进行非线性变换。
  • 短路连接 ：另一路（cv2 输出）直接传递，保留原始信息，有助于梯度流动。
  • 特征融合与压缩 ：两路在通道维拼接后，通过 1×1 卷积（cv3）压缩至输出通道 c2。

初始化参数

参数 类型 说明
c1 int 输入通道数
c2 int 输出通道数
n int Bottleneck 块的数量（默认 1）
shortcut bool Bottleneck 内部是否使用残差连接（默认 True）
g int 分组卷积的组数（默认 1）
e float 隐藏层通道扩展比（相对于 c2，默认 0.5）

前向方法

  • forward(x)：输入 x（[B, c1, H, W]），输出 [B, c2, H, W]。

计算流程：

  1. a = self.cv1(x)：1×1 卷积，通道数变为 c_（c_ = int(c2 * e)）。
  2. b = self.cv2(x)：1×1 卷积，通道数同样变为 c_。
  3. a = self.m(a)：将 a 依次通过 n 个 Bottleneck 块（每个块保持通道数 c_）。
  4. cat = torch.cat((a, b), dim=1)：拼接得到通道数 2 * c_。
  5. self.cv3(cat)：1×1 卷积，压缩至 c2，输出。

与 C2 的区别

  • C2 使用 单个 1×1 卷积 将通道扩展为 2*c 后拆分，而 C3 使用 两个独立的 1×1 卷积 （cv1 和 cv2）分别处理两路，提供了更大的灵活性。
  • C3 中 Bottleneck 的核大小固定为 ((1,1), (3,3))（即第一个卷积为 1×1，第二个为 3×3），而 C2 中 Bottleneck 使用 (3,3), (3,3)。

使用示例

python 复制代码 
if __name__ == '__main__':
    # 1. 创建随机输入
    x = torch.randn(1, 32, 64, 64)

    # 2. 创建 C3 模块（输入32，输出64，n=2）
    c3_block = C3(c1=32, c2=64, n=2, shortcut=True, g=1, e=0.5)

    # 3. 前向传播
    with torch.no_grad():
        out = c3_block(x)
    print("输入形状:", x.shape)   # [1, 32, 64, 64]
    print("输出形状:", out.shape) # [1, 64, 64, 64]

    # 4. 使用真实图像演示（扩展为多通道）
    img_path = "cat_640x640.png"
    img_bgr = cv2.imread(img_path)
    if img_bgr is not None:
        # 缩放到 64x64，转为灰度图
        img_gray = cv2.cvtColor(cv2.resize(img_bgr, (64, 64)), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        img_tensor = torch.from_numpy(img_gray).float().unsqueeze(0).unsqueeze(0)  # [1,1,64,64]
        # 扩展通道数至 32（模拟特征图）
        x_img = img_tensor.repeat(1, 32, 1, 1)  # [1,32,64,64]

        # 创建 C3（输入32，输出32，n=1）
        c3_img = C3(c1=32, c2=32, n=1, shortcut=True, e=0.5)
        with torch.no_grad():
            out_img = c3_img(x_img)  # [1,32,64,64]

        # 可视化：输入通道0、输出通道0
        inp_ch0 = x_img[0, 0].cpu().numpy()
        out_ch0 = out_img[0, 0].cpu().numpy()

        def norm(arr):
            return (arr - arr.min()) / (arr.max() - arr.min() + 1e-8)

        plt.figure(figsize=(12, 5), constrained_layout=True)
        plt.subplot(1, 3, 1)
        plt.imshow(img_gray, cmap='gray')
        plt.title("Original Gray")
        plt.axis("off")
        plt.subplot(1, 3, 2)
        plt.imshow(norm(inp_ch0), cmap='gray')
        plt.title("Input Ch0")
        plt.axis("off")
        plt.subplot(1, 3, 3)
        plt.imshow(norm(out_ch0), cmap='gray')
        plt.title("C3 Output Ch0")
        plt.axis("off")
        plt.savefig("c3_demo.png", dpi=150)
        print("可视化已保存为 c3_demo.png")

输出示例：

复制代码 
输入形状: torch.Size([1, 32, 64, 64])
输出形状: torch.Size([1, 64, 64, 64])
可视化已保存为 c3_demo.png

流程示意图

代码解读

  • __init__ ：
    • c_ = int(c2 * e)：隐藏层通道数。
    • self.cv1 和 self.cv2：两个并行的 1×1 卷积，将输入通道 c1 映射到 c_。
    • self.m：由 n 个 Bottleneck 组成的序列，每个 Bottleneck 的输入/输出通道均为 c_，shortcut 和 g 参数传递，k=((1,1),(3,3))（先 1×1 降维，再 3×3 卷积），e=1.0（不压缩通道）。
    • self.cv3：1×1 卷积，将拼接后的 2*c_ 通道压缩至 c2。
  • forward ：
    • self.m(self.cv1(x))：一路经 Bottleneck 处理。
    • self.cv2(x)：另一路直接传递。
    • 拼接后通过 self.cv3 输出。

注意事项

  1. 通道数计算 ：c_ = int(c2 * e)，当 e=0.5 时隐藏层为输出通道的一半，cv3 输入为 2*c_ = c2，因此 cv3 实际上不改变通道数，但仍保留了可学习的融合参数。
  2. Bottleneck 结构 ：内部 Bottleneck 的 k 固定为 ((1,1),(3,3))，实现先降维后空间卷积，减少计算量。
  3. 空间尺寸不变：所有卷积步长均为 1，填充自动 same，因此输入输出空间尺寸相同。
  4. shortcut 条件 ：Bottleneck 的残差连接仅在输入输出通道相等时生效，这里 Bottleneck(c_, c_, ...) 满足条件，故 shortcut 生效。
  5. 与 C2 的差异：C3 使用两个独立的 1×1 卷积，而 C2 使用一个 1×1 卷积后拆分，C3 可能提供更多的参数灵活性。

优缺点

优点
  1. 高效特征融合：两路分支分别处理，一路深层提取，一路直接传递，保持梯度流畅。
  2. 灵活调节深度 ：通过 n 控制 Bottleneck 数量，适应不同规模网络。
  3. CSP 结构优势：减少计算冗余，提升模型效率。
  4. 即插即用：可替换 YOLOv5 中的其他 CSP 模块。
缺点
  1. 参数量较大：相比 C2，C3 多了一个 1×1 卷积，参数略有增加。
  2. 无下采样功能 ：仅用于同尺度特征变换，需配合 Conv 步长实现降采样。
  3. 对 e 敏感 ：e 影响隐藏层维度，不当设置可能导致信息瓶颈。

在 YOLOv5 中，C3 是骨干网络和颈部的基本构建块，通常配合 Conv(k=3, s=2) 实现特征金字塔。实际使用时，可根据任务调整 n 和 e，并在深层网络适当增加 n 以增强表示能力。

参考文献

1 https://docs.ultralytics.com/

2 https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

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