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最近看一篇论文《You Sense Only Once Beneath: Ultra-Light Real-Time Underwater Object Detection》，这篇论文中的主干网络采用了YOLO11中的C3K2模块，这篇就来详细地讲一下C3K2模块。

什么是C3K2模块

C3k2 是 YOLO11 对传统特征提取模块的优化，核心就是 “更快、更准地抓图像里的关键特征”（比如检测目标的轮廓、细节 ），而且得适配 “实时检测” 需求（不能让模型算太久 ）

拆解 C3k2 的 “工作逻辑”

第一步：“分支处理”（把任务拆成两拨人做）

• 操作：把输入的图像特征，分成 “直接传递组” 和 “深度处理组” 两路。
  • 直接传递组：啥都不干，直接把原始特征 “原样保留”（保证浅层信息不丢，比如简单的边缘、颜色 ）。
  • 深度处理组：用一堆小模块（类似迷你画笔），对特征做 “深加工”（提取复杂的深层特征，比如目标的独特形状 ）。

第二步：“灵活卷积核”（不同画笔应对不同场景）

• 操作：深度处理组里，能用 不同大小的卷积核（比如 3×3、5×5 这些 “画笔尺寸” ）。
  • 小核（3×3）：抓小细节（比如小猫的胡须 ）。
  • 大核（5×5）：抓大轮廓、复杂背景里的目标（比如大卡车的整体形状 ）。

• 效果：遇到简单场景（比如清晰的小目标），用小核快速处理；遇到复杂场景（比如大目标、背景乱 ），用大核兜底，保证特征抓得全。

第三步：“融合出结果”（把两拨人的成果合并）

• 操作：把 “直接传递组” 的浅层特征，和 “深度处理组” 的深层特征， 拼接融合 到一起。
• 效果：输出一个 “既有简单基础信息，又有复杂深层特征” 的新特征图，方便后面的模块接着分析（就像把草稿和细化内容合并成一幅完整的画 ）。

为啥叫 C3k2？

• C3：继承了经典的 C3 模块思路（核心是 “分支处理 + 残差连接”，保证轻量化还能高效提取特征 ）。
• k2：代表它的 灵活性—— 能自由切换不同大小的卷积核（k 就是 kernel，卷积核的意思 ），适配各种检测场景。

总结

• 用 “分支并行 + 灵活卷积核”，解决了这些痛点：
  • 分支并行：减少冗余计算，速度更快（适合实时检测，比如视频里的连续帧检测 ）。
  • 灵活卷积核：不管目标大小、场景复杂与否，都能精准抓特征（小目标细节、大目标轮廓都不丢 ）。