YOLO基础算法入门之YOLOv8中的C2f（C2-Faster）高效特征提取结构

一、模块概述

C2f模块是YOLOv8引入的轻量级特征提取单元，是对YOLOv5中C3模块的结构优化与计算重构。其设计继承了CSPNet（Cross Stage Partial Network）的核心思想，并进一步精简了冗余计算路径，实现了在保持特征表达能力的前提下显著提升推理效率。

模块命名中的“f”即“faster”，反映其优化目标：在保证检测精度的同时，最大限度提升推理速度与计算资源利用效率。

二、原理机制

1. 通道分离与梯度路径分流

C2f模块核心结构延续了CSPNet中的特征通道分割+跨阶段融合机制，主要由以下两部分组成：

• 静态路径（shortcut path）：直接传递部分输入特征，维持浅层空间信息和稳定梯度传播通道；
• 动态路径（transform path࿰