YOLOv8入门 | yaml文件解读，YOLOv8网络结构打印以及网络结构图绘制【小白必看】

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本篇文章主要分享YOLOv8中网络模型yaml文件，我们一般只知道如何去训练模型，和配置yaml文件，但是对于yaml文件是如何输入到模型里，yaml文件中每句话的内容是什么含义，模型如何将yaml文件解析出来可能是不知道的，这篇文章就给大家分享一下yaml文件的内容含义，在最后打印出详细的网络结构参数以及如何绘制网络结构图。

专栏地址：YOLOv8改进——更新各种有效涨点方法——点击即可跳转 订阅学习不迷路

1. yaml文件的内容解析

1.1 参数配置

1.2 backbone

1.3 head

2. 网络结构打印

3. 网络结构图的绘制

1. yaml文件的内容解析

文件位置：ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml，

文件详解：

有些计算方式大家需要提前了解

关于GFLOPs的计算感兴趣的同学可以查看：8.13 卷积的memory，params，GFLOPs计算方法
关于如何计算卷积后的长和宽：8.3 卷积后图像的长和宽大小的计算方式

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80  # 类别数目，nc代表"number of classes"，即模型用于检测的对象类别总数。 80就是你所训练的数据的类别数量。由于默认使用COCO数据集，所以这里nc=80；但是这个在训练的时候你不是80个类别这里不修改也无所谓，只需要修改数据集的yaml文件即可。
scales: # 模型复合缩放常数，用于定义模型的不同尺寸和复杂度。即从下面n，s，m，l，x中选择其中一个便可以指定，例如在train.py中直接写 'model=yolov8n.yaml' ，便是指定了yolov8的n模型，如果写'model=yolov8x.yaml'，这样指定的就是YOLOv8的x模型，也就是最大的模型。
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]  # YOLOv8n：225层, 3157200参数, 3157184梯度, 8.9 GFLOPs
  s: [0.33, 0.50, 1024]  # YOLOv8s：225层, 11166560参数, 11166544梯度, 28.8 GFLOPs
  m: [0.67, 0.75, 768]   # YOLOv8m：295层, 25902640参数, 25902624梯度, 79.3 GFLOPs
  l: [1.00, 1.00, 512]   # YOLOv8l：365层, 43691520参数, 43691504梯度, 165.7 GFLOPs
  x: [1.00, 1.25, 512]   # YOLOv8x：365层, 68229648参数, 68229632梯度, 258.5 GFLOPs


# YOLOv8.0n backbone 主干网络
backbone:
  # [from, repeats, module, args] # from代表来自第几层，-1代表来自上一层，repeats是模块重复的次数，module是模块的名称，args是模块的参数
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]  # 0-P1/2 第0层，-1代表将上层的输出作为本层的输入。第0层的输入是640*640*3的图像。1代表该模块不重复，Conv代表卷积层，对应的参数：64代表输出通道数，3代表卷积核大小k，2代表stride步长。卷积后输出的特征图尺寸为320*320*64，长宽为初始图片的1/2。
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]  # 1-P2/4 第1层，本层和上一层是一样的操作（128代表输出通道数，3代表卷积核大小k，2代表stride步长）。卷积后输出的特征图尺寸为160*160*128，长宽为初始图片的1/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]] # 第2层，本层是C2f模块，3代表本层重复3次。128代表输出通道数，True表示Bottleneck有shortcut。输出的特征图尺寸为160*160*128。
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]  # 3-P3/8 第3层，进行卷积操作（256代表输出通道数，3代表卷积核大小k，2代表stride步长），输出特征图尺寸为80*80*256（卷积的参数都没变，所以都是长宽变成原来的1/2，和之前一样），特征图的长宽已经变成初始输入图像的1/8。
  - [-1, 6, C2f, [256, True]] # 第4层，本层是C2f模块，可以参考第2层的讲解。6代表本层重复6次。256代表输出通道数，True表示Bottleneck有shortcut。经过这层之后，特征图尺寸依旧是80*80*256。
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]  # 5-P4/16 第5层，进行卷积操作（512代表输出通道数，3代表卷积核大小k，2代表stride步长），输出特征图尺寸为40*40*512（卷积的参数都没变，所以都是长宽变成原来的1/2，和之前一样），特征图的长宽已经变成输入图像的1/16。
  - [-1, 6, C2f, [512, True]] # 第6层，本层是C2f模块，可以参考第2层的讲解。6代表本层重复6次。512代表输出通道数，True表示Bottleneck有shortcut。经过这层之后，特征图尺寸依旧是40*40*512。
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]]  # 7-P5/32 第7层，进行卷积操作（1024代表输出通道数，3代表卷积核大小k，2代表stride步长），输出特征图尺寸为20*20*1024（卷积的参数都没变，所以都是长宽变成原来的1/2，和之前一样），特征图的长宽已经变成输入图像的1/32。
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]] #第8层，本层是C2f模块，可以参考第2层的讲解。3代表本层重复3次。1024代表输出通道数，True表示Bottleneck有shortcut。经过这层之后，特征图尺寸依旧是20*20*1024。
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]]  # 9 第9层，本层是快速空间金字塔池化层（SPPF）。1024代表输出通道数，5代表池化核大小k。结合模块结构图和代码可以看出，最后concat得到的特征图尺寸是20*20*（512*4），经过一次Conv得到20*20*1024。

# YOLOv8.0n head 
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 第10层，本层是上采样层。-1代表将上层的输出作为本层的输入。None代表上采样的size=None（输出尺寸）不指定。2代表scale_factor=2，表示输出的尺寸是输入尺寸的2倍。mode=nearest代表使用的上采样算法为最近邻插值算法。经过这层之后，特征图的长和宽变成原来的两倍，通道数不变，所以最终尺寸为40*40*1024。
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P4 第11层，本层是concat层，[-1, 6]代表将上层和第6层的输出作为本层的输入。[1]代表concat拼接的维度是1。从上面的分析可知，上层的输出尺寸是40*40*1024，第6层的输出是40*40*512，最终本层的输出尺寸为40*40*1536。
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 12 第12层，本层是C2f模块，可以参考第2层的讲解。3代表本层重复3次。512代表输出通道数。与Backbone中C2f不同的是，此处的C2f的bottleneck模块的shortcut=False。

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 第13层，本层也是上采样层（参考第10层）。经过这层之后，特征图的长和宽变成原来的两倍，通道数不变，所以最终尺寸为80*80*512。
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]]  # cat backbone P3 第14层，本层是concat层，[-1, 4]代表将上层和第4层的输出作为本层的输入。[1]代表concat拼接的维度是1。从上面的分析可知，上层的输出尺寸是80*80*512，第6层的输出是80*80*256，最终本层的输出尺寸为80*80*768。
  - [-1, 3, C2f, [256]]  # 15 (P3/8-small) 第15层，本层是C2f模块，可以参考第2层的讲解。3代表本层重复3次。256代表输出通道数。经过这层之后，特征图尺寸变为80*80*256，特征图的长宽已经变成输入图像的1/8。

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 第16层，进行卷积操作（256代表输出通道数，3代表卷积核大小k，2代表stride步长），输出特征图尺寸为40*40*256（卷积的参数都没变，所以都是长宽变成原来的1/2，和之前一样）。
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]]  # cat head P4 第17层，本层是concat层，[-1, 12]代表将上层和第12层的输出作为本层的输入。[1]代表concat拼接的维度是1。从上面的分析可知，上层的输出尺寸是40*40*256，第12层的输出是40*40*512，最终本层的输出尺寸为40*40*768。
  - [-1, 3, C2f, [512]]  # 18 (P4/16-medium) 第18层，本层是C2f模块，可以参考第2层的讲解。3代表本层重复3次。512代表输出通道数。经过这层之后，特征图尺寸变为40*40*512，特征图的长宽已经变成输入图像的1/16。

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 第19层，进行卷积操作（512代表输出通道数，3代表卷积核大小k，2代表stride步长），输出特征图尺寸为20*20*512（卷积的参数都没变，所以都是长宽变成原来的1/2，和之前一样）。
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]]  # cat head P5 第20层，本层是concat层，[-1, 9]代表将上层和第9层的输出作为本层的输入。[1]代表concat拼接的维度是1。从上面的分析可知，上层的输出尺寸是20*20*512，第9层的输出是20*20*1024，最终本层的输出尺寸为20*20*1536。
  - [-1, 3, C2f, [1024]]  # 21 (P5/32-large) 第21层，本层是C2f模块，可以参考第2层的讲解。3代表本层重复3次。1024代表输出通道数。经过这层之后，特征图尺寸变为20*20*1024，特征图的长宽已经变成输入图像的1/32。

  - [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]]  # Detect(P3, P4, P5) 第20层，本层是Detect层，[15, 18, 21]代表将第15、18、21层的输出（分别是80*80*256、40*40*512、20*20*1024）作为本层的输入。nc是数据集的类别数。

1.1 参数配置

# Parameters

nc: 80 # 类别数目，nc代表"number of classes"，即模型用于检测的对象类别总数。 80就是你所训练的数据的类别数量。由于默认使用COCO数据集，所以这里nc=80；但是这个在训练的时候你不是80个类别这里不修改也无所谓，只需要修改数据集的yaml文件即可。

scales: # 模型复合缩放常数，用于定义模型的不同尺寸和复杂度。即从下面n，s，m，l，x中选择其中一个便可以指定，例如在train.py中直接写 'model=yolov8n.yaml' ，便是指定了yolov8的n模型，如果写'model=yolov8x.yaml'，这样指定的就是YOLOv8的x模型，也就是最大的模型。

# [depth, width, max_channels]

n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n：225层, 3157200参数, 3157184梯度, 8.9 GFLOPs

s: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s：225层, 11166560参数, 11166544梯度, 28.8 GFLOPs

m: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m：295层, 25902640参数, 25902624梯度, 79.3 GFLOPs

l: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l：365层, 43691520参数, 43691504梯度, 165.7 GFLOPs

x: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x：365层, 68229648参数, 68229632梯度, 258.5 GFLOPs

[depth, width, max_channels]
depth: 网络的深度，控制子模块的数量
width：网络的宽度，控制卷积核的数量
max_channels：最大通道数

scales: # 模型复合缩放常数，用于定义模型的不同尺寸和复杂度。即从下面n，s，m，l，x中选择其中一个便可以指定，例如在train.py中直接写 'model=yolov8n.yaml' ，便是指定了yolov8的n模型，如果写'model=yolov8x.yaml'，这样指定的就是YOLOv8的x模型，也就是最大的模型。

然后我们再来看下这句话的意思，

这句话就是说，你可以直接在train.py中这样写

from ultralytics import YOLO
 
# Load a model
# model = YOLO('yolov8n.yaml')  # build a new model from YAML
# model = YOLO('yolov8n.pt')  # load a pretrained model (recommended for training)
 
model = YOLO(r'/projects/ultralytics/ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml')  # build from YAML and transfer weights
 
# Train the model
model.train()

有点同学可能会感到困惑：可是文件夹下面并没有yolov8n.yaml这个文件啊，这样不是路径错误吗？其实不然。

在task.py文件中，有这个函数可以提取到n这个scales，将n和yolov8.yaml分开

def guess_model_scale(model_path):
    """
    Takes a path to a YOLO model's YAML file as input and extracts the size character of the model's scale. The function
    uses regular expression matching to find the pattern of the model scale in the YAML file name, which is denoted by
    n, s, m, l, or x. The function returns the size character of the model scale as a string.

    Args:
        model_path (str | Path): The path to the YOLO model's YAML file.

    Returns:
        (str): The size character of the model's scale, which can be n, s, m, l, or x.
    """
    with contextlib.suppress(AttributeError):
        import re

        return re.search(r"yolov\d+([nslmx])", Path(model_path).stem).group(1)  # n, s, m, l, or x
    return ""

这句代码用于从一个路径字符串中提取YOLO模型的版本信息。具体来说，它使用正则表达式匹配模型路径字符串中的某一部分并提取其中的一部分内容。

下面逐步解释这句代码的含义：

re.search(r"yolov\d+([nslmx])", Path(model_path).stem)：
- re.search 是 Python 正则表达式模块 re 中的一个函数，用于在字符串中搜索与正则表达式模式匹配的内容。
- r"yolov\d+([nslmx])" 是一个原始字符串，表示正则表达式模式：
  - yolov 表示匹配字符串 "yolov"。
  - \d+ 表示匹配一个或多个数字（\d 表示数字，+ 表示一个或多个）。
  - ([nslmx]) 是一个捕获组，表示匹配单个字符，可以是 n, s, l, m, 或 x 中的任意一个。
  - Path(model_path).stem 是将 model_path 作为路径对象处理，并获取其文件名部分（不包括扩展名）。
.group(1)：

group(1) 返回匹配的第一个捕获组的内容，即正则表达式中的 ([nslmx]) 部分。

举例说明

假设 model_path 为 "path/to/yolov8n.pt"，则解释如下：

Path(model_path).stem 得到 "yolov8n"。
re.search(r"yolov\d+([nslmx])", "yolov8n") 匹配 "yolov8n" 字符串，其中：
- yolov8 匹配 yolov\d+ 部分。
- n 匹配 ([nslmx]) 部分。
.group(1) 返回捕获组的内容，即 "n"。

因此，这句代码的作用是从 model_path 中提取 YOLO 模型版本的最后一个字符（n, s, l, m, x）。

1.2 backbone

[from, repeats, module, args]

from: 有三种可能的值分别是 -1、具体的数值、list存放数值。

-1代表此层的输入就是上一层的输出
如果是具体的某个数字6则代表本层的输入来自于模型的第6层
有的层是list存在两个值可能是多个值，则代表对应两个值的输出为本层的输入，例如concat

repeats: 这个参数是为了、C2f设置的，其他模块用不到，代表着C2f中Bottleneck重复的次数，当我们的模型用到的是3时候，repeats=3那么则代表C2f当中的Bottleneck串行3个。

module：模块类名，通过这个类名在conv.py，block.py和head.py中寻找相应的类，进行模块化的搭建网络。

args：以conv[64, 3, 2]为例，分别对应[channel, kernel, stride] 。channel是输出feature map的通道数，kernel是卷积核的个数， stride是卷积核移动步幅。此处代表输入到对应模块的参数，此处和parse_model函数中的定义方法有关，对于C2f来说传入的参数->第一个参数是上一个模型的输出通道数，第二个参数就是args的第一个参数，然后以此类推。

以C2f[128,true]为例，128是输出feature map的通道数，True代表Bottleneck模块中的shortcut=True,没有写代表False。

以SPPF[1024,5]为例，1024是输出feature map的通道数，5是SPPF模块中池化核的尺寸。

以nn.upsample为例，None表示不指定输出尺寸，2表示输出尺寸为输入尺寸的2倍，“nearest”表示上采样差值方式为最近邻差值。

1.3 head

head用于将主干网络(backbone)的特征图(feature maps)转化为目标检测的输出结果，head部分定义了模型的检测头，即用于最终目标检测的网络结构。头部网络的主要作用是进行目标分类和定位。它根据颈部网络提供的融合特征图，对每个特征点进行分类（目标类别预测）和定位（边界框预测）。

2. 网络结构打印

在yolov8的文件夹下新建info.py，然后粘贴下面的代码

from ultralytics import YOLO
# 加载训练好的模型或者网络结构配置文件
# model = YOLO('ultralytics/run/best.pt')
model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml')
# 打印模型参数信息
print(model.info())

# 打印模型参数详细信息
print(model.info(detailed=True))

# 打印模型参数信息
print(model.info()) 输出内容如下：

只打印了层数，参数，梯度和GFLOPs

YOLOv8 summary: 225 layers, 3,157,200 parameters, 3,157,184 gradients 8.9GFLOPs
(225, 3157200, 3157184, 8.9GFLOPs)

# 打印模型参数详细信息
print(model.info(detailed=True)) 输出内容如下：

打印出了模型每一层网络结构的名字、参数量以及该层的结构形状。

layer                                     name  gradient   parameters                shape         mu      sigma
    0                      model.0.conv.weight      True          432        [16, 3, 3, 3]     0.0087      0.113 torch.float32
    1                        model.0.bn.weight      True           16                 [16]          1          0 torch.float32
    2                          model.0.bn.bias      True           16                 [16]          0          0 torch.float32
    3                      model.1.conv.weight      True         4608       [32, 16, 3, 3]   7.56e-05     0.0485 torch.float32
    4                        model.1.bn.weight      True           32                 [32]          1          0 torch.float32
    5                          model.1.bn.bias      True           32                 [32]          0          0 torch.float32
    6                  model.2.cv1.conv.weight      True         1024       [32, 32, 1, 1]    0.00353      0.102 torch.float32
    7                    model.2.cv1.bn.weight      True           32                 [32]          1          0 torch.float32
    8                      model.2.cv1.bn.bias      True           32                 [32]          0          0 torch.float32
    9                  model.2.cv2.conv.weight      True         1536       [32, 48, 1, 1]    0.00545     0.0834 torch.float32
   10                    model.2.cv2.bn.weight      True           32                 [32]          1          0 torch.float32
   11                      model.2.cv2.bn.bias      True           32                 [32]          0          0 torch.float32
   12              model.2.m.0.cv1.conv.weight      True         2304       [16, 16, 3, 3]   0.000192     0.0481 torch.float32
   13                model.2.m.0.cv1.bn.weight      True           16                 [16]          1          0 torch.float32
   14                  model.2.m.0.cv1.bn.bias      True           16                 [16]          0          0 torch.float32
   15              model.2.m.0.cv2.conv.weight      True         2304       [16, 16, 3, 3]   7.72e-06     0.0489 torch.float32
   16                model.2.m.0.cv2.bn.weight      True           16                 [16]          1          0 torch.float32
   17                  model.2.m.0.cv2.bn.bias      True           16                 [16]          0          0 torch.float32
   18                      model.3.conv.weight      True        18432       [64, 32, 3, 3]   -0.00032     0.0341 torch.float32
   19                        model.3.bn.weight      True           64                 [64]          1          0 torch.float32
   20                          model.3.bn.bias      True           64                 [64]          0          0 torch.float32
   21                  model.4.cv1.conv.weight      True         4096       [64, 64, 1, 1]   0.000252      0.072 torch.float32
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  100               model.15.m.0.cv1.bn.weight      True           32                 [32]          1          0 torch.float32
  101                 model.15.m.0.cv1.bn.bias      True           32                 [32]          0          0 torch.float32
  102             model.15.m.0.cv2.conv.weight      True         9216       [32, 32, 3, 3]   0.000419     0.0341 torch.float32
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  104                 model.15.m.0.cv2.bn.bias      True           32                 [32]          0          0 torch.float32
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  107                         model.16.bn.bias      True           64                 [64]          0          0 torch.float32
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  109                   model.18.cv1.bn.weight      True          128                [128]          1          0 torch.float32
  110                     model.18.cv1.bn.bias      True          128                [128]          0          0 torch.float32
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  118               model.18.m.0.cv2.bn.weight      True           64                 [64]          1          0 torch.float32
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  122                         model.19.bn.bias      True          128                [128]          0          0 torch.float32
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  133               model.21.m.0.cv2.bn.weight      True          128                [128]          1          0 torch.float32
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  172                 model.22.cv3.1.1.bn.bias      True           80                 [80]          0          0 torch.float32
  173                  model.22.cv3.1.2.weight      True         6400       [80, 80, 1, 1]  -0.000754      0.064 torch.float32
  174                    model.22.cv3.1.2.bias      True           80                 [80]      -10.2          0 torch.float32
  175             model.22.cv3.2.0.conv.weight      True       184320      [80, 256, 3, 3]   3.96e-05      0.012 torch.float32
  176               model.22.cv3.2.0.bn.weight      True           80                 [80]          1          0 torch.float32
  177                 model.22.cv3.2.0.bn.bias      True           80                 [80]          0          0 torch.float32
  178             model.22.cv3.2.1.conv.weight      True        57600       [80, 80, 3, 3]  -3.82e-05     0.0215 torch.float32
  179               model.22.cv3.2.1.bn.weight      True           80                 [80]          1          0 torch.float32
  180                 model.22.cv3.2.1.bn.bias      True           80                 [80]          0          0 torch.float32
  181                  model.22.cv3.2.2.weight      True         6400       [80, 80, 1, 1]   5.84e-05     0.0644 torch.float32
  182                    model.22.cv3.2.2.bias      True           80                 [80]      -8.76          0 torch.float32
  183                 model.22.dfl.conv.weight     False           16        [1, 16, 1, 1]        7.5       4.76 torch.float32
YOLOv8 summary: 225 layers, 3,157,200 parameters, 3,157,184 gradients, 8.9GFLOPs
(225, 3157200, 3157184, 8.9)

3. 网络结构图的绘制

绘制网络结构的整体部分主要是参考yaml文件，而详细的部分需要去看每个模块的代码实现。

给大家推荐一个绘制网络结构图的网站：(diagrams.net)

画图的时候我们先要看如何输入，我们在yaml文件的这里看到输入是一张640*640*3的图像，所以从上面开始是input一个图像，接下来是两个Conv，

然后接下来是C2f模块，

这样一直画到SPPF结构，画head,【我这里是画的四个检测头，原理和三个检测头是一样的】

然后接下来我们连接一下每个模块之间的线，根据yaml文件连线即可

详细的结构图绘制等我有时间了会出视频，文字可能不是很直观。

我的yaml文件

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# YOLOv8 object detection model with P2-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect

# Parameters
nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n: [0.33, 0.25, 1024]
  s: [0.33, 0.50, 1024]
  m: [0.67, 0.75, 768]
  l: [1.00, 1.00, 512]
  x: [1.00, 1.25, 512]

# YOLOv8.0 backbone
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2f, [1024, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9

# YOLOv8.0-p2 head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 12

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)

  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 2], 1, Concat, [1]] # cat backbone P2
  - [-1, 3, C2f, [128]] # 18 (P2/4-xsmall)

  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]]
  - [[-1, 15], 1, Concat, [1]] # cat head P3
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 21 (P3/8-small)

  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 24 (P4/16-medium)

  - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 3, C2f, [1024]] # 27 (P5/32-large)

  - [[18, 21, 24, 27], 1, Detect, [nc]] # Detect(P2, P3, P4, P5)