# MedicineSegmentation335 **Repository Path**: hanx/MedicineSegmentation335 ## Basic Information - **Project Name**: MedicineSegmentation335 - **Description**: 医学报告图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-HGNetV2 - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2025-04-15 - **Last Updated**: 2025-04-15 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README ### 1.背景意义 ### 研究背景与意义 随着医学影像技术的快速发展，医学图像的分析与处理在临床诊断、疾病预防和治疗方案制定中扮演着越来越重要的角色。医学图像分割作为计算机视觉领域的一项关键技术，旨在从复杂的医学图像中提取出感兴趣的区域，帮助医生更准确地识别病变、评估病情和制定治疗方案。近年来，深度学习技术的进步，尤其是目标检测和分割模型的不断演化，为医学图像分割提供了新的解决方案。 YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时处理能力和良好的准确性，已成为医学图像分割领域的重要工具。尤其是YOLOv11的改进版本，结合了更先进的网络结构和训练策略，能够在处理复杂的医学图像时实现更高的精度和更快的速度。通过对医学图像进行精确的分割，能够有效提高临床医生的工作效率，减少误诊率，从而提升患者的治疗效果。 本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的医学报告图像分割系统。该系统将利用一个包含2000幅医学图像的数据集，专注于单一类别的医学标签（medicine-label-gZ4c），为医学图像分析提供精准的分割结果。通过对数据集的深度学习训练，系统将不断优化其分割性能，力求在实际应用中实现更高的准确性和可靠性。 此外，随着医学影像数据的日益增长，传统的手动标注和分析方法已难以满足需求。基于深度学习的自动化分割系统不仅能够减轻医生的工作负担，还能为医学研究提供更为丰富的数据支持。通过本项目的实施，期望能够推动医学图像分割技术的发展，促进其在临床应用中的广泛普及，为提升医疗服务质量贡献力量。 ### 2.视频效果 [2.1 视频效果](https://www.bilibili.com/video/BV1KmrZYHE9H/) ### 3.图片效果 ![1.png](1.png) ![2.png](2.png) ![3.png](3.png) ##### [项目涉及的源码数据来源链接](https://kdocs.cn/l/cszuIiCKVNis)** 注意：本项目提供训练的数据集和训练教程,由于版本持续更新,暂不提供权重文件（best.pt）,请按照6.训练教程进行训练后实现上图演示的效果。 ### 4.数据集信息 ##### 4.1 本项目数据集类别数＆类别名 nc: 1 names: ['medicine-label-gZ4c'] 该项目为【图像分割】数据集，请在【训练教程和Web端加载模型教程（第三步）】这一步的时候按照【图像分割】部分的教程来训练 ##### 4.2 本项目数据集信息介绍 本项目数据集信息介绍 本项目旨在改进YOLOv11的医学报告图像分割系统，为此我们构建了一个专门针对医学图像分割的高质量数据集，命名为“MedicineSegmentation”。该数据集的设计目标是为医学图像分析提供强有力的支持，尤其是在对医学报告中关键区域的自动分割和识别方面。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“medicine-label-gZ4c”，这一类别涵盖了医学图像中所需分割的特定区域，确保模型能够有效识别和处理医学图像中的重要信息。 在数据集的构建过程中，我们收集了大量的医学图像，涵盖了不同类型的医学报告和成像技术，包括但不限于X光片、CT扫描和MRI图像。每幅图像都经过精心标注，确保其标签的准确性和一致性，以便为YOLOv11模型的训练提供高质量的输入数据。这种高质量的标注不仅有助于提高模型的分割精度，还能增强其在实际应用中的可靠性。 数据集的多样性和丰富性使其成为医学图像分割研究的重要资源。通过对不同类型医学图像的分析，模型能够学习到多种特征和模式，从而提高其在复杂场景下的适应能力。此外，我们还注重数据集的平衡性，确保不同图像类型的样本数量相对均衡，以避免模型在训练过程中出现偏倚现象。 总之，本项目的“MedicineSegmentation”数据集为改进YOLOv11的医学报告图像分割系统提供了坚实的基础，期待通过这一数据集的应用，推动医学图像分析技术的发展，为临床诊断和治疗提供更为精准的辅助工具。 ![4.png](4.png) ![5.png](5.png) ![6.png](6.png) ![7.png](7.png) ![8.png](8.png) ### 5.全套项目环境部署视频教程（零基础手把手教学） [5.1 所需软件PyCharm和Anaconda安装教程（第一步）](https://www.bilibili.com/video/BV1BoC1YCEKi/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) [5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程（第二步）](https://www.bilibili.com/video/BV1ZoC1YCEBw?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) ### 6.改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（零基础手把手教学） [6.1 改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（第三步）](https://www.bilibili.com/video/BV1BoC1YCEhR?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集，运行train.py即可开始训练  Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s] all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 2/200 20.8G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00, 2.95it/s] all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 3/200 20.8G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00, 1.29it/s] Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:52<00:00, 4.04it/s] all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.0845 ###### [项目数据集下载链接](https://kdocs.cn/l/cszuIiCKVNis) ### 7.原始YOLOv11算法讲解 YOLOv11是Ultralytics推出的YOLO系列最新版本，专为实现尖端的物体检测而设计。其架构和训练方法上进行了重大改进，使之不仅具备卓越的准确性和处理速度，还在计算效率上实现了一场革命。得益于其改进的主干和颈部架构，YOLOv11在特征提取和处理复杂任务时表现更加出色。在2024年9月27日，Ultralytics通过长达九小时的在线直播发布这一新作，展示了其在计算机视觉领域的革新。 YOLOv11通过精细的架构设计和优化训练流程，在保持高精度的同时，缩减了参数量，与YOLOv8m相比减少了22%的参数，使其在COCO数据集上的平均准确度（mAP）有所提升。这种效率的提高使YOLOv11非常适合部署在各种硬件环境中，包括边缘设备、云计算平台以及支持NVIDIA GPU的系统，确保在灵活性上的优势。 该模型支持广泛的任务，从对象检测、实例分割到图像分类、姿态估计和定向对象检测（OBB），几乎覆盖了计算机视觉的所有主要挑战。其创新的C3k2和C2PSA模块提升了网络深度和注意力机制的应用，提高了特征提取的效率和效果。同时，YOLOv11的改进网络结构也使之在复杂视觉任务上得以从容应对，成为各类计算机视觉任务的多功能选择。这些特性令YOLOv11在实施实时物体检测的各个领域中表现出众。 * * * 2024年9月27日，Ultralytics在线直播长达九小时，为YOLO11召开“发布会” YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，它以尖端的准确性、速度和效率重新定义了可能性。在之前 YOLO 版本的显著进步的基础上，YOLO11 在架构和训练方法方面进行了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。 ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a4e1a178833746249720ccee1c82a58b.png) ##### YOLO11主要特点： * 增强的特征提取：YOLO11 采用了改进的主干和颈部架构，增强了特征提取能力，可实现更精确的对象检测和复杂任务性能。 * 针对效率和速度进行了优化：YOLO11 引入了完善的架构设计和优化的训练流程，可提供更快的处理速度，并在准确度和性能之间保持最佳平衡。 * 更少的参数，更高的准确度：借助模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均准确度 (mAP)，同时使用的参数比 YOLOv8m 少 22%，从而提高了计算效率，同时又不影响准确度。 * 跨环境的适应性：YOLO11 可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统，从而确保最大的灵活性。 * 支持的任务范围广泛：无论是对象检测、实例分割、图像分类、姿势估计还是定向对象检测 (OBB)，YOLO11 都旨在满足各种计算机视觉挑战。 ##### 支持的任务和模式 YOLO11 以 YOLOv8 中引入的多功能模型系列为基础，为各种计算机视觉任务提供增强的支持： Model| Filenames| Task| Inference| Validation| Training| Export ---|---|---|---|---|---|--- YOLO11| yolol11n.pt, yolol11s.pt, yolol11m.pt, yolol11x.pt| Detection| ✅| ✅| ✅| ✅ YOLO11-seg| yolol11n-seg.pt, yolol11s-seg.pt, yolol11m-seg.pt, yolol11x-seg.pt| Instance Segmentation| ✅| ✅| ✅| ✅ YOLO11-pose| yolol11n-pose.pt, yolol11s-pose.pt, yolol11m-pose.pt, yolol11x-pose.pt| Pose/Keypoints| ✅| ✅| ✅| ✅ YOLO11-obb| yolol11n-obb.pt, yolol11s-obb.pt, yolol11m-obb.pt, yolol11x-obb.pt| Oriented Detection| ✅| ✅| ✅| ✅ YOLO11-cls| yolol11n-cls.pt, yolol11s-cls.pt, yolol11m-cls.pt, yolol11x-cls.pt| Classification| ✅| ✅| ✅| ✅ ##### 简单的 YOLO11 训练和推理示例 以下示例适用于用于对象检测的 YOLO11 Detect 模型。 from ultralytics import YOLO # Load a model model = YOLO("yolo11n.pt") # Train the model train_results = model.train( data="coco8.yaml", # path to dataset YAML epochs=100, # number of training epochs imgsz=640, # training image size device="cpu", # device to run on, i.e. device=0 or device=0,1,2,3 or device=cpu ) # Evaluate model performance on the validation set metrics = model.val() # Perform object detection on an image results = model("path/to/image.jpg") results[0].show() # Export the model to ONNX format path = model.export(format="onnx") # return path to exported model ##### 支持部署于边缘设备 YOLO11 专为适应各种环境而设计，包括边缘设备。其优化的架构和高效的处理能力使其适合部署在边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统上。这种灵活性确保 YOLO11 可用于各种应用，从移动设备上的实时检测到云环境中的复杂分割任务。有关部署选项的更多详细信息，请参阅导出文档。 ##### YOLOv11 yaml文件 # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license # YOLO11 object detection model with P3-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=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n' # [depth, width, max_channels] n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPs s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPs m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPs l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPs x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs # YOLO11n 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, 2, C3k2, [256, False, 0.25]] - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 - [-1, 2, C3k2, [512, True]] - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32 - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9 - [-1, 2, C2PSA, [1024]] # 10 # YOLO11n head head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 13 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 2, C3k2, [256, False]] # 16 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4 - [-1, 2, C3k2, [512, False]] # 19 (P4/16-medium) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5 - [-1, 2, C3k2, [1024, True]] # 22 (P5/32-large) - [[16, 19, 22], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5) **YOLO11和YOLOv8 yaml文件的区别** ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a8f3766a015c4ad2a49411ab710b3477.png) ##### 改进模块代码 * C3k2 class C3k2(C2f): """Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions.""" def __init__(self, c1, c2, n=1, c3k=False, e=0.5, g=1, shortcut=True): """Initializes the C3k2 module, a faster CSP Bottleneck with 2 convolutions and optional C3k blocks.""" super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e) self.m = nn.ModuleList( C3k(self.c, self.c, 2, shortcut, g) if c3k else Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g) for _ in range(n) ) C3k2，它是具有两个卷积的CSP（Partial Cross Stage）瓶颈架构的更快实现。 **类继承：** * `C3k2`继承自类`C2f`。这表明`C2f`很可能实现了经过修改的基本CSP结构，而`C3k2`进一步优化或修改了此结构。 **构造函数（`__init__`）：** * `c1`：输入通道。 * `c2`：输出通道。 * `n`：瓶颈层数（默认为1）。 * `c3k`：一个布尔标志，确定是否使用`C3k`块或常规`Bottleneck`块。 * `e`：扩展比率，控制隐藏层的宽度（默认为0.5）。 * `g`：分组卷积的组归一化参数或组数（默认值为 1）。 * `shortcut`：一个布尔值，用于确定是否在网络中包含快捷方式连接（默认值为 `True`）。 **初始化：** * `super().__init__(c1, c2, n, short-cut, g, e)` 调用父类 `C2f` 的构造函数，初始化标准 CSP 组件，如通道数、快捷方式、组等。 **模块列表（`self.m`）：** * `nn.ModuleList` 存储 `C3k` 或 `Bottleneck` 模块，具体取决于 `c3k` 的值。 * 如果 `c3k` 为 `True`，它会初始化 `C3k` 模块。`C3k` 模块接收以下参数： * `self.c`：通道数（源自 `C2f`）。 * `2`：这表示在 `C3k` 块内使用了两个卷积层。 * `shortcut` 和 `g`：从 `C3k2` 构造函数传递。 * 如果 `c3k` 为 `False`，则初始化标准 `Bottleneck` 模块。 `for _ in range(n)` 表示将创建 `n` 个这样的块。 **总结：** * `C3k2` 实现了 CSP 瓶颈架构，可以选择使用自定义 `C3k` 块（具有两个卷积）或标准 `Bottleneck` 块，具体取决于 `c3k` 标志。 * C2PSA class C2PSA(nn.Module): """ C2PSA module with attention mechanism for enhanced feature extraction and processing. This module implements a convolutional block with attention mechanisms to enhance feature extraction and processing capabilities. It includes a series of PSABlock modules for self-attention and feed-forward operations. Attributes: c (int): Number of hidden channels. cv1 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of input channels to 2*c. cv2 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of output channels to c. m (nn.Sequential): Sequential container of PSABlock modules for attention and feed-forward operations. Methods: forward: Performs a forward pass through the C2PSA module, applying attention and feed-forward operations. Notes: This module essentially is the same as PSA module, but refactored to allow stacking more PSABlock modules. Examples: >>> c2psa = C2PSA(c1=256, c2=256, n=3, e=0.5) >>> input_tensor = torch.randn(1, 256, 64, 64) >>> output_tensor = c2psa(input_tensor) """ def __init__(self, c1, c2, n=1, e=0.5): """Initializes the C2PSA module with specified input/output channels, number of layers, and expansion ratio.""" super().__init__() assert c1 == c2 self.c = int(c1 * e) self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1) self.cv2 = Conv(2 * self.c, c1, 1) self.m = nn.Sequential(*(PSABlock(self.c, attn_ratio=0.5, num_heads=self.c // 64) for _ in range(n))) def forward(self, x): """Processes the input tensor 'x' through a series of PSA blocks and returns the transformed tensor.""" a, b = self.cv1(x).split((self.c, self.c), dim=1) b = self.m(b) return self.cv2(torch.cat((a, b), 1)) `C2PSA` 模块是一个自定义神经网络层，带有注意力机制，用于增强特征提取和处理。 **类概述** * **目的：** * `C2PSA` 模块引入了一个卷积块，利用注意力机制来改进特征提取和处理。 * 它使用一系列 `PSABlock` 模块，这些模块可能代表某种形式的位置自注意力 (PSA)，并且该架构旨在允许堆叠多个 `PSABlock` 层。 **构造函数（`__init__`）：** * **参数：** * `c1`：输入通道（必须等于 `c2`）。 * `c2`：输出通道（必须等于 `c1`）。 * `n`：要堆叠的 `PSABlock` 模块数量（默认值为 1）。 * `e`：扩展比率，用于计算隐藏通道的数量（默认值为 0.5）。 * **属性：** * `self.c`：隐藏通道数，计算为 `int(c1 * e)`。 * `self.cv1`：一个 `1x1` 卷积，将输入通道数从 `c1` 减少到 `2 * self.c`。这为将输入分成两部分做好准备。 * `self.cv2`：另一个 `1x1` 卷积，处理后将通道维度恢复回 `c1`。 * `self.m`：一系列 `PSABlock` 模块。每个 `PSABlock` 接收 `self.c` 通道，注意头的数量为 `self.c // 64`。每个块应用注意和前馈操作。 **前向方法：** * **输入：** * `x`，输入张量。 * **操作：** 1. `self.cv1(x)` 应用 `1x1` 卷积，将输入通道大小从 `c1` 减小到 `2 * self.c`。 2. 生成的张量沿通道维度分为两部分，`a` 和 `b`。 * `a`：第一个 `self.c` 通道。 * `b`：剩余的 `self.c` 通道。 1. `b` 通过顺序容器 `self.m`，它是 `PSABlock` 模块的堆栈。这部分经过基于注意的处理。 2. 处理后的张量 `b` 与 `a` 连接。 3. `self.cv2` 应用 `1x1` 卷积，将通道大小恢复为 `c1`。 * **输出：** * 应用注意和卷积操作后的变换后的张量。 **总结：** * **C2PSA** 是一个增强型卷积模块，它通过堆叠的 `PSABlock` 模块应用位置自注意力。它拆分输入张量，将注意力应用于其中一部分，然后重新组合并通过最终卷积对其进行处理。此结构有助于从输入数据中提取复杂特征。 ##### 网络结构 ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/761af09befeb45adafae36b679424b26.png) ![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/45e481e295ad458fa7fe4c252fbd5d83.png) ### 8.200+种全套改进YOLOV11创新点原理讲解 #### 8.1 200+种全套改进YOLOV11创新点原理讲解大全 由于篇幅限制，每个创新点的具体原理讲解就不全部展开，具体见下列网址中的改进模块对应项目的技术原理博客网址【Blog】（创新点均为模块化搭建，原理适配YOLOv5~YOLOv11等各种版本） [改进模块技术原理博客【Blog】网址链接](https://gitee.com/qunmasj/good) ![9.png](9.png) #### 8.2 精选部分改进YOLOV11创新点原理讲解 ###### 这里节选部分改进创新点展开原理讲解(完整的改进原理见上图和[改进模块技术原理博客链接](https://gitee.com/qunmasj/good)【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客，原始博客图片显示正常】 ### FasterNet简介 神经网络在图像分类、检测和分割等各种计算机视觉任务中经历了快速发展。尽管其令人印象深刻的性能为许多应用程序提供了动力，但一个巨大的趋势是追求具有低延迟和高吞吐量的快速神经网络，以获得良好的用户体验、即时响应和安全原因等。 如何快速？研究人员和从业者不需要更昂贵的计算设备，而是倾向于设计具有成本效益的快速神经网络，降低计算复杂度，主要以浮点运算（FLOPs）的数量来衡量。 MobileNet、ShuffleNet和GhostNet等利用深度卷积（DWConv）和/或组卷积（GConv）来提取空间特征。然而，在减少FLOPs的过程中，算子经常会受到内存访问增加的副作用的影响。MicroNet进一步分解和稀疏网络，将其FLOPs推至极低水平。尽管这种方法在FLOPs方面有所改进，但其碎片计算效率很低。此外，上述网络通常伴随着额外的数据操作，如级联、Shuffle和池化，这些操作的运行时间对于小型模型来说往往很重要。 除了上述纯卷积神经网络（CNNs）之外，人们对使视觉Transformer（ViTs）和多层感知器（MLP）架构更小更快也越来越感兴趣。例如，MobileViT和MobileFormer通过将DWConv与改进的注意力机制相结合，降低了计算复杂性。然而，它们仍然受到DWConv的上述问题的困扰，并且还需要修改的注意力机制的专用硬件支持。使用先进但耗时的标准化和激活层也可能限制其在设备上的速度。 所有这些问题一起导致了以下问题：这些“快速”的神经网络真的很快吗？为了回答这个问题，作者检查了延迟和FLOPs之间的关系，这由 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/af9b21bbd9814ef1818477936d84565f.png) 其中FLOPS是每秒浮点运算的缩写，作为有效计算速度的度量。虽然有许多减少FLOPs的尝试，但都很少考虑同时优化FLOPs以实现真正的低延迟。为了更好地理解这种情况，作者比较了Intel CPU上典型神经网络的FLOPS。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1edf5326f11f4d82a2e3a90aa2616564.png) 图中的结果表明，许多现有神经网络的FLOPS较低，其FLOPS通常低于流行的ResNet50。由于FLOPS如此之低，这些“快速”的神经网络实际上不够快。它们的FLOPs减少不能转化为延迟的确切减少量。在某些情况下，没有任何改善，甚至会导致更糟的延迟。例如，CycleMLP-B1具有ResNet50的一半FLOPs，但运行速度较慢（即CycleMLPB1与ResNet50:111.9ms与69.4ms）。 请注意，FLOPs与延迟之间的差异在之前的工作中也已被注意到，但由于它们采用了DWConv/GConv和具有低FLOPs的各种数据处理，因此部分问题仍未解决。人们认为没有更好的选择。 该博客提供的方案通过开发一种简单、快速、有效的运算符来消除这种差异，该运算符可以在减少FLOPs的情况下保持高FLOPS。 具体来说，作者重新审视了现有的操作符，特别是DWConv的计算速度——FLOPS。作者发现导致低FLOPS问题的主要原因是频繁的内存访问。然后，作者提出了PConv作为一种竞争性替代方案，它减少了计算冗余以及内存访问的数量。 图1说明了PConv的设计。它利用了特征图中的冗余，并系统地仅在一部分输入通道上应用规则卷积（Conv），而不影响其余通道。本质上，PConv的FLOPs低于常规Conv，而FLOPs高于DWConv/GConv。换句话说，PConv更好地利用了设备上的计算能力。PConv在提取空间特征方面也很有效，这在本文后面的实验中得到了验证。 作者进一步引入PConv设计了FasterNet作为一个在各种设备上运行速度非常快的新网络家族。特别是，FasterNet在分类、检测和分割任务方面实现了最先进的性能，同时具有更低的延迟和更高的吞吐量。例如，在GPU、CPU和ARM处理器上，小模型FasterNet-T0分别比MobileVitXXS快3.1倍、3.1倍和2.5倍，而在ImageNet-1k上的准确率高2.9%。大模型FasterNet-L实现了83.5%的Top-1精度，与Swin-B不相上下，同时在GPU上提供了49%的高吞吐量，在CPU上节省了42%的计算时间。 总之，贡献如下： 指出了实现更高FLOPS的重要性，而不仅仅是为了更快的神经网络而减少FLOPs。 引入了一种简单但快速且有效的卷积PConv，它很有可能取代现有的选择DWConv。 推出FasterNet，它在GPU、CPU和ARM处理器等多种设备上运行良好且普遍快速。 对各种任务进行了广泛的实验，并验证了PConv和FasterNet的高速性和有效性。 ### Conv和FasterNet的设计 #### 原理 DWConv是Conv的一种流行变体，已被广泛用作许多神经网络的关键构建块。对于输入，DWConv应用个滤波器来计算输出。如图（b）所示，每个滤波器在一个输入通道上进行空间滑动，并对一个输出通道做出贡献。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/eb9025900f804862842703e597db860a.png) 与具有的FLOPs常规Conv相比，这种深度计算使得DWConv仅仅具有的FLOPs。虽然在减少FLOPs方面有效，但DWConv（通常后跟逐点卷积或PWConv）不能简单地用于替换常规Conv，因为它会导致严重的精度下降。因此，在实践中，DWConv的通道数（或网络宽度）增加到＞以补偿精度下降，例如，倒置残差块中的DWConv宽度扩展了6倍。然而，这会导致更高的内存访问，这会造成不可忽略的延迟，并降低总体计算速度，尤其是对于I/O绑定设备。特别是，内存访问的数量现在上升到 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0fb50e3e8c5645128630b75db9279ec5.png) 它比一个常规的Conv的值要高，即， ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/fb131f5cb0b94273a18f729bc7c32371.png) 注意，内存访问花费在I/O操作上，这被认为已经是最小的成本，很难进一步优化。 #### PConv作为一个基本的算子 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/49b3143768214a518de44126b7c5725c.png) 在下面演示了通过利用特征图的冗余度可以进一步优化成本。如图所示，特征图在不同通道之间具有高度相似性。许多其他著作也涵盖了这种冗余，但很少有人以简单而有效的方式充分利用它。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/3e37c87ea54f4eeeaaac96c067ccdea8.png) 具体而言，作者提出了一种简单的PConv，以同时减少计算冗余和内存访问。图4中的左下角说明了PConv的工作原理。它只需在输入通道的一部分上应用常规Conv进行空间特征提取，并保持其余通道不变。对于连续或规则的内存访问，将第一个或最后一个连续的通道视为整个特征图的代表进行计算。在不丧失一般性的情况下认为输入和输出特征图具有相同数量的通道。因此，PConv的FLOPs仅 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7f6f66a2006f40c5bd0e28597cda8730.png) 对于典型的r＝1/4 ，PConv的FLOPs只有常规Conv的1/16。此外，PConv的内存访问量较小，即： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ea1b7eeb1cb748b5b19b4aa2400d9a0d.png) 对于r＝1/4，其仅为常规Conv的1/4。 由于只有通道用于空间特征提取，人们可能会问是否可以简单地移除剩余的（c−）通道？如果是这样，PConv将退化为具有较少通道的常规Conv，这偏离了减少冗余的目标。 请注意，保持其余通道不变，而不是从特征图中删除它们。这是因为它们对后续PWConv层有用，PWConv允许特征信息流经所有通道。 #### PConv之后是PWConv ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6493c8f68f7f4c5c83363a361c93ac64.png) 为了充分有效地利用来自所有通道的信息，进一步将逐点卷积（PWConv）附加到PConv。它们在输入特征图上的有效感受野看起来像一个T形Conv，与均匀处理补丁的常规Conv相比，它更专注于中心位置，如图5所示。为了证明这个T形感受野的合理性，首先通过计算位置的Frobenius范数来评估每个位置的重要性。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e10d4ab0ef264f3ca1b8d9840ab18ed4.png) 假设，如果一个职位比其他职位具有更大的Frobenius范数，则该职位往往更重要。对于正则Conv滤波器，位置处的Frobenius范数由计算，其中。 一个显著位置是具有最大Frobenius范数的位置。然后，在预训练的ResNet18中集体检查每个过滤器，找出它们的显著位置，并绘制显著位置的直方图。图6中的结果表明，中心位置是过滤器中最常见的突出位置。换句话说，中心位置的权重比周围的更重。这与集中于中心位置的T形计算一致。 虽然T形卷积可以直接用于高效计算，但作者表明，将T形卷积分解为PConv和PWConv更好，因为该分解利用了滤波器间冗余并进一步节省了FLOPs。对于相同的输入和输出，T形Conv的FLOPs可以计算为: ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ae95a4eb85ee44569ad6129d2f8db89d.png) 它高于PConv和PWConv的流量，即： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/24b0c5981b4648b4bffb9e87725130ab.png) 其中和（例如，当时）。此外，可以很容易地利用常规Conv进行两步实现。 # FasterNet作为Backbone 鉴于新型PConv和现成的PWConv作为主要的算子，进一步提出FasterNet，这是一个新的神经网络家族，运行速度非常快，对许多视觉任务非常有效。目标是使体系结构尽可能简单，使其总体上对硬件友好。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c7196f8ff6774d21a969510e920422e1.png) 在图中展示了整体架构。它有4个层次级，每个层次级前面都有一个嵌入层（步长为4的常规4×4卷积）或一个合并层（步长为2的常规2×2卷积），用于空间下采样和通道数量扩展。每个阶段都有一堆FasterNet块。作者观察到，最后两个阶段中的块消耗更少的内存访问，并且倾向于具有更高的FLOPS，如表1中的经验验证。因此，放置了更多FasterNet块，并相应地将更多计算分配给最后两个阶段。每个FasterNet块有一个PConv层，后跟2个PWConv（或Conv 1×1）层。它们一起显示为倒置残差块，其中中间层具有扩展的通道数量，并且放置了Shorcut以重用输入特征。 除了上述算子，标准化和激活层对于高性能神经网络也是不可或缺的。然而，许多先前的工作在整个网络中过度使用这些层，这可能会限制特征多样性，从而损害性能。它还可以降低整体计算速度。相比之下，只将它们放在每个中间PWConv之后，以保持特征多样性并实现较低的延迟。 此外，使用批次归一化（BN）代替其他替代方法。BN的优点是，它可以合并到其相邻的Conv层中，以便更快地进行推断，同时与其他层一样有效。对于激活层，根据经验选择了GELU用于较小的FasterNet变体，而ReLU用于较大的FasterNet变体，同时考虑了运行时间和有效性。最后三个层，即全局平均池化、卷积1×1和全连接层，一起用于特征转换和分类。 为了在不同的计算预算下提供广泛的应用，提供FasterNet的Tiny模型、Small模型、Medium模型和Big模型变体，分别称为FasterNetT0/1/2、FasterNet-S、FasterNet-M和FasterNet-L。它们具有相似的结构，但深度和宽度不同。 架构规范如下： ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/3406ca339a7d43cdbdd3ccdf6c8e3536.png) ### 9.系统功能展示 图9.1.系统支持检测结果表格显示 图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节 图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练获得) 图9.4.系统支持摄像头实时识别 图9.5.系统支持图片识别 图9.6.系统支持视频识别 图9.7.系统支持识别结果文件自动保存 图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据 ![10.png](10.png) ![11.png](11.png) ![12.png](12.png) ![13.png](13.png) ![14.png](14.png) ![15.png](15.png) ![16.png](16.png) ![17.png](17.png) ### 10. YOLOv11核心改进源码讲解 #### 10.1 transformer.py 以下是经过简化和注释的核心代码部分： ```python import torch import torch.nn as nn from functools import partial # 引入自定义的归一化模块 from .prepbn import RepBN, LinearNorm from ..modules.transformer import TransformerEncoderLayer # 定义一个线性归一化的部分函数 ln = nn.LayerNorm linearnorm = partial(LinearNorm, norm1=ln, norm2=RepBN, step=60000) class TransformerEncoderLayer_RepBN(TransformerEncoderLayer): def __init__(self, c1, cm=2048, num_heads=8, dropout=0, act=..., normalize_before=False): # 初始化父类 super().__init__(c1, cm, num_heads, dropout, act, normalize_before) # 使用自定义的线性归一化 self.norm1 = linearnorm(c1) self.norm2 = linearnorm(c1) class AIFI_RepBN(TransformerEncoderLayer_RepBN): """定义AIFI变换器层。""" def __init__(self, c1, cm=2048, num_heads=8, dropout=0, act=nn.GELU(), normalize_before=False): """使用指定参数初始化AIFI实例。""" super().__init__(c1, cm, num_heads, dropout, act, normalize_before) def forward(self, x): """AIFI变换器层的前向传播。""" c, h, w = x.shape[1:] # 获取输入特征的通道数、高度和宽度 pos_embed = self.build_2d_sincos_position_embedding(w, h, c) # 构建位置嵌入 # 将输入从形状[B, C, H, W]展平为[B, HxW, C] x = super().forward(x.flatten(2).permute(0, 2, 1), pos=pos_embed.to(device=x.device, dtype=x.dtype)) # 将输出形状恢复为[B, C, H, W] return x.permute(0, 2, 1).view([-1, c, h, w]).contiguous() @staticmethod def build_2d_sincos_position_embedding(w, h, embed_dim=256, temperature=10000.0): """构建2D正弦-余弦位置嵌入。""" assert embed_dim % 4 == 0, "嵌入维度必须是4的倍数，以便进行2D正弦-余弦位置嵌入" # 创建宽度和高度的网格 grid_w = torch.arange(w, dtype=torch.float32) grid_h = torch.arange(h, dtype=torch.float32) grid_w, grid_h = torch.meshgrid(grid_w, grid_h, indexing="ij") pos_dim = embed_dim // 4 # 计算位置维度 omega = torch.arange(pos_dim, dtype=torch.float32) / pos_dim omega = 1.0 / (temperature**omega) # 计算频率 # 计算宽度和高度的正弦和余弦值 out_w = grid_w.flatten()[..., None] @ omega[None] out_h = grid_h.flatten()[..., None] @ omega[None] # 返回拼接后的正弦和余弦位置嵌入 return torch.cat([torch.sin(out_w), torch.cos(out_w), torch.sin(out_h), torch.cos(out_h)], 1)[None] ``` ### 代码分析与注释： 1. **模块导入**： - 导入必要的PyTorch模块和自定义模块，`RepBN`和`LinearNorm`用于归一化，`TransformerEncoderLayer`是基础变换器层。 2. **线性归一化定义**： - 使用`partial`函数创建一个线性归一化的实例，结合了`LayerNorm`和`RepBN`。 3. **TransformerEncoderLayer_RepBN类**： - 继承自`TransformerEncoderLayer`，在初始化时定义了两个归一化层`norm1`和`norm2`。 4. **AIFI_RepBN类**： - 继承自`TransformerEncoderLayer_RepBN`，定义了AIFI变换器层的具体实现。 - `forward`方法实现了前向传播，首先计算位置嵌入，然后调整输入的形状以适应变换器的要求，最后恢复输出的形状。 5. **位置嵌入构建**： - `build_2d_sincos_position_embedding`静态方法生成2D正弦-余弦位置嵌入，确保嵌入维度是4的倍数，使用网格计算每个位置的嵌入值，并返回拼接后的结果。 这些核心部分构成了AIFI变换器层的基础，能够处理输入数据并生成相应的输出。 这个程序文件定义了一个基于Transformer架构的模块，主要用于实现带有RepBN（Reparameterized Batch Normalization）和线性归一化的Transformer编码器层。首先，文件导入了必要的PyTorch库和一些自定义模块。 在文件中，`linearnorm`是一个使用`partial`函数创建的线性归一化的实例，结合了层归一化和RepBN，设定了一个步数参数。接着，定义了一个名为`TransformerEncoderLayer_RepBN`的类，它继承自`TransformerEncoderLayer`，并在构造函数中初始化了两个归一化层，分别为`norm1`和`norm2`，这两个层都使用了之前定义的`linearnorm`。 随后，定义了一个名为`AIFI_RepBN`的类，继承自`TransformerEncoderLayer_RepBN`，该类实现了AIFI（Attention Is All You Need with Feature Interaction）Transformer层。在构造函数中，调用了父类的构造函数，并允许用户指定一些参数，如通道数、头数、丢弃率和激活函数。 `AIFI_RepBN`类的`forward`方法实现了前向传播的逻辑。首先，它获取输入张量的形状，并调用`build_2d_sincos_position_embedding`方法生成二维的正弦余弦位置嵌入。接着，将输入张量的形状从[B, C, H, W]转换为[B, HxW, C]，并调用父类的`forward`方法进行处理，最后将输出的形状转换回原来的格式。 `build_2d_sincos_position_embedding`是一个静态方法，用于构建二维的正弦余弦位置嵌入。该方法首先检查嵌入维度是否能被4整除，然后生成网格坐标，计算正弦和余弦值，并将它们组合成一个位置嵌入张量。这个位置嵌入在Transformer模型中用于提供位置信息，以帮助模型理解输入数据的空间结构。 总的来说，这个文件实现了一个具有特殊归一化机制的Transformer编码器层，适用于需要处理图像或其他二维数据的任务。 #### 10.2 SwinTransformer.py 以下是保留的核心代码部分，并添加了详细的中文注释： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np class Mlp(nn.Module): """ 多层感知机 (MLP) 模块。 """ def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.): super().__init__() out_features = out_features or in_features # 输出特征数默认为输入特征数 hidden_features = hidden_features or in_features # 隐藏层特征数默认为输入特征数 self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) # 第一层线性变换 self.act = act_layer() # 激活函数 self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) # 第二层线性变换 self.drop = nn.Dropout(drop) # Dropout层 def forward(self, x): """ 前向传播函数。 """ x = self.fc1(x) # 线性变换 x = self.act(x) # 激活 x = self.drop(x) # Dropout x = self.fc2(x) # 线性变换 x = self.drop(x) # Dropout return x class WindowAttention(nn.Module): """ 基于窗口的多头自注意力 (W-MSA) 模块。 """ def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.dim = dim # 输入通道数 self.window_size = window_size # 窗口大小 self.num_heads = num_heads # 注意力头数 head_dim = dim // num_heads # 每个头的维度 self.scale = head_dim ** -0.5 # 缩放因子 # 定义相对位置偏置参数表 self.relative_position_bias_table = nn.Parameter( torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) # 计算每个token的相对位置索引 coords_h = torch.arange(self.window_size[0]) coords_w = torch.arange(self.window_size[1]) coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) # 生成坐标网格 coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 展平坐标 relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] # 计算相对坐标 relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # 重新排列维度 relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1 # 调整坐标范围 relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1 relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1 relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # 计算相对位置索引 self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index) # 注册为缓冲区 self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) # 线性变换生成Q, K, V self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) # 注意力的Dropout self.proj = nn.Linear(dim, dim) # 输出线性变换 self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) # 输出的Dropout self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) # Softmax层 def forward(self, x, mask=None): """ 前向传播函数。 """ B_, N, C = x.shape # B_: 批量大小, N: token数量, C: 通道数 qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) # 计算Q, K, V q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # 分离Q, K, V q = q * self.scale # 缩放Q attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) # 计算注意力权重 # 添加相对位置偏置 relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # 重新排列维度 attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) # 加入偏置 if mask is not None: attn = attn + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) # 加入mask attn = self.softmax(attn) # Softmax归一化 attn = self.attn_drop(attn) # Dropout x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) # 计算输出 x = self.proj(x) # 线性变换 x = self.proj_drop(x) # Dropout return x class SwinTransformer(nn.Module): """ Swin Transformer主干网络。 """ def __init__(self, patch_size=4, in_chans=3, embed_dim=96, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24]): super().__init__() self.patch_embed = PatchEmbed(patch_size=patch_size, in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dim) # 图像分块嵌入 # 构建各层 self.layers = nn.ModuleList() for i_layer in range(len(depths)): layer = BasicLayer( dim=int(embed_dim * 2 ** i_layer), depth=depths[i_layer], num_heads=num_heads[i_layer]) self.layers.append(layer) def forward(self, x): """ 前向传播函数。 """ x = self.patch_embed(x) # 嵌入 for layer in self.layers: x = layer(x) # 逐层传递 return x def SwinTransformer_Tiny(weights=''): """ 创建一个小型的Swin Transformer模型。 """ model = SwinTransformer(depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24]) # 初始化模型 if weights: model.load_state_dict(torch.load(weights)['model']) # 加载权重 return model ``` ### 代码核心部分说明： 1. **Mlp类**：实现了一个简单的多层感知机，包含两个线性层和一个激活函数。 2. **WindowAttention类**：实现了窗口注意力机制，支持相对位置偏置，计算Q、K、V并进行注意力计算。 3. **SwinTransformer类**：实现了Swin Transformer的主要结构，包含图像分块嵌入和多个基本层（BasicLayer）。 4. **SwinTransformer_Tiny函数**：用于创建一个小型的Swin Transformer模型，并可选择加载预训练权重。 这些核心部分构成了Swin Transformer的基础，能够处理图像数据并进行特征提取。 这个程序文件实现了Swin Transformer模型的结构，Swin Transformer是一种用于计算机视觉任务的层次化视觉Transformer架构。文件中定义了多个类和函数，构成了整个模型的框架。 首先，导入了必要的库，包括PyTorch和一些辅助函数。接着，定义了一个多层感知机（Mlp）类，该类包含两个线性层和一个激活函数（默认为GELU），用于实现前馈神经网络的功能。 接下来，定义了两个函数：`window_partition`和`window_reverse`，它们用于将输入特征分割成窗口（patches）和将窗口合并回原始特征图。这种窗口划分的策略是Swin Transformer的核心思想之一，有助于减少计算复杂度。 然后，定义了`WindowAttention`类，这是Swin Transformer中的窗口自注意力机制模块。它支持相对位置偏置，并能够处理窗口内的自注意力计算。该模块通过线性变换计算查询、键和值，并通过相对位置偏置增强注意力机制。 `SwinTransformerBlock`类实现了Swin Transformer的基本构建块，包含了窗口自注意力和前馈网络。该块支持窗口的循环移位，以便在不同的块之间共享信息。 `PatchMerging`类用于将特征图中的补丁合并，以减少特征图的空间维度，同时增加通道数。这一过程在Swin Transformer的不同阶段之间进行，以实现层次化特征提取。 `BasicLayer`类则是Swin Transformer中的一个基本层，包含多个Swin Transformer块，并在必要时进行下采样。它计算了用于循环移位的注意力掩码，并在每个块之间传递特征。 `PatchEmbed`类负责将输入图像划分为补丁并进行嵌入，输出的特征图将被送入后续的Transformer层。 `SwinTransformer`类是整个模型的主类，负责构建模型的各个层次，并实现前向传播。它还可以选择性地添加绝对位置嵌入，并支持随机深度（stochastic depth）以提高模型的泛化能力。 最后，定义了一个`update_weight`函数，用于加载预训练权重，并且提供了一个`SwinTransformer_Tiny`函数，用于创建一个小型的Swin Transformer模型实例，并加载相应的权重。 整体而言，这个文件实现了Swin Transformer的完整结构，涵盖了从图像补丁嵌入到多层Transformer块的所有组件，适用于各种计算机视觉任务。 #### 10.3 predict.py 以下是经过简化和注释的核心代码部分： ```python # 导入必要的模块 from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor from ultralytics.engine.results import Results from ultralytics.utils import ops class DetectionPredictor(BasePredictor): """ DetectionPredictor类用于基于检测模型进行预测，继承自BasePredictor类。 """ def postprocess(self, preds, img, orig_imgs): """ 对预测结果进行后处理，并返回Results对象的列表。 参数: preds: 模型的预测结果 img: 输入图像 orig_imgs: 原始图像（可能是torch.Tensor或numpy数组） 返回: results: 包含处理后结果的Results对象列表 """ # 应用非极大值抑制（NMS）来过滤预测框 preds = ops.non_max_suppression( preds, self.args.conf, # 置信度阈值 self.args.iou, # IOU阈值 agnostic=self.args.agnostic_nms, # 是否使用类别无关的NMS max_det=self.args.max_det, # 最大检测框数量 classes=self.args.classes, # 需要检测的类别 ) # 如果输入的原始图像不是列表，则将其转换为numpy数组 if not isinstance(orig_imgs, list): orig_imgs = ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs) results = [] # 存储处理后的结果 for i, pred in enumerate(preds): orig_img = orig_imgs[i] # 获取对应的原始图像 # 将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸 pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape) img_path = self.batch[0][i] # 获取图像路径 # 创建Results对象并添加到结果列表中 results.append(Results(orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred)) return results # 返回处理后的结果列表 ``` ### 代码说明： 1. **导入模块**：导入了进行预测和结果处理所需的模块。 2. **DetectionPredictor类**：该类继承自`BasePredictor`，用于实现基于YOLO模型的目标检测预测。 3. **postprocess方法**：该方法对模型的预测结果进行后处理，包括应用非极大值抑制（NMS）来过滤重叠的预测框，并将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸。 4. **结果存储**：处理后的结果被存储在`Results`对象中，并最终返回一个包含所有结果的列表。 这个程序文件 `predict.py` 是一个用于目标检测的预测类，继承自 `BasePredictor` 类，属于 Ultralytics YOLO 框架的一部分。该类的主要功能是处理目标检测模型的预测结果，并将其后处理为可用的格式。 在文件开头，导入了必要的模块，包括 `BasePredictor`、`Results` 和 `ops`，这些模块提供了基础的预测功能、结果处理以及一些操作函数。 `DetectionPredictor` 类中定义了一个 `postprocess` 方法，该方法用于对模型的预测结果进行后处理。具体来说，它接收三个参数：`preds`（模型的预测结果）、`img`（输入图像）和 `orig_imgs`（原始图像）。在方法内部，首先调用 `ops.non_max_suppression` 函数对预测结果进行非极大值抑制，以去除冗余的框，并根据给定的置信度阈值、IoU 阈值等参数进行过滤。 接下来，代码检查 `orig_imgs` 是否为列表类型。如果不是，说明输入的图像是一个 PyTorch 张量，此时需要将其转换为 NumPy 数组。转换后，程序会创建一个空的 `results` 列表，用于存储每个图像的处理结果。 然后，程序遍历每个预测结果，获取对应的原始图像，并对预测框进行缩放，以适应原始图像的尺寸。最后，将处理后的结果封装成 `Results` 对象，包括原始图像、图像路径、模型名称和预测框信息，并将其添加到 `results` 列表中。 最终，`postprocess` 方法返回包含所有处理结果的列表，供后续使用。这段代码展示了如何将目标检测模型的输出结果进行有效处理，以便于后续的分析和展示。 #### 10.4 deconv.py 以下是经过简化和注释的核心代码部分： ```python import math import torch from torch import nn from einops.layers.torch import Rearrange # 定义一个自定义的卷积层类 Conv2d_cd class Conv2d_cd(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1, bias=False, theta=1.0): super(Conv2d_cd, self).__init__() # 初始化标准的2D卷积层 self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias) self.theta = theta # 可调参数 theta def get_weight(self): # 获取卷积层的权重 conv_weight = self.conv.weight conv_shape = conv_weight.shape # 获取权重的形状 # 将权重重排为 (c_in, c_out, k1*k2) 的形状 conv_weight = Rearrange('c_in c_out k1 k2 -> c_in c_out (k1 k2)')(conv_weight) # 创建一个新的权重张量并初始化为0 conv_weight_cd = torch.zeros(conv_shape[0], conv_shape[1], 3 * 3, device=conv_weight.device, dtype=conv_weight.dtype) # 将原权重复制到新权重张量 conv_weight_cd[:, :, :] = conv_weight[:, :, :] # 计算新的权重 conv_weight_cd[:, :, 4] = conv_weight[:, :, 4] - conv_weight[:, :, :].sum(2) # 重排回原来的形状 conv_weight_cd = Rearrange('c_in c_out (k1 k2) -> c_in c_out k1 k2', k1=conv_shape[2], k2=conv_shape[3])(conv_weight_cd) return conv_weight_cd, self.conv.bias # 返回新的权重和偏置 # 定义一个自定义的卷积层类 Conv2d_ad class Conv2d_ad(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1, bias=False, theta=1.0): super(Conv2d_ad, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias) self.theta = theta def get_weight(self): # 获取卷积层的权重 conv_weight = self.conv.weight conv_shape = conv_weight.shape # 重排权重 conv_weight = Rearrange('c_in c_out k1 k2 -> c_in c_out (k1 k2)')(conv_weight) # 计算新的权重 conv_weight_ad = conv_weight - self.theta * conv_weight[:, :, [3, 0, 1, 6, 4, 2, 7, 8, 5]] # 重排回原来的形状 conv_weight_ad = Rearrange('c_in c_out (k1 k2) -> c_in c_out k1 k2', k1=conv_shape[2], k2=conv_shape[3])(conv_weight_ad) return conv_weight_ad, self.conv.bias # 返回新的权重和偏置 # 定义一个自定义的卷积层类 DEConv class DEConv(nn.Module): def __init__(self, dim): super(DEConv, self).__init__() # 初始化多个自定义卷积层 self.conv1_1 = Conv2d_cd(dim, dim, 3, bias=True) self.conv1_2 = Conv2d_ad(dim, dim, 3, bias=True) self.conv1_5 = nn.Conv2d(dim, dim, 3, padding=1, bias=True) self.bn = nn.BatchNorm2d(dim) # 批归一化层 self.act = nn.ReLU() # 激活函数 def forward(self, x): # 前向传播 w1, b1 = self.conv1_1.get_weight() # 获取第一个卷积层的权重和偏置 w2, b2 = self.conv1_2.get_weight() # 获取第二个卷积层的权重和偏置 w5, b5 = self.conv1_5.weight, self.conv1_5.bias # 获取最后一个卷积层的权重和偏置 # 将所有权重和偏置相加 w = w1 + w2 + w5 b = b1 + b2 + b5 # 使用加权后的卷积层进行卷积操作 res = nn.functional.conv2d(input=x, weight=w, bias=b, stride=1, padding=1, groups=1) # 应用批归一化和激活函数 res = self.bn(res) return self.act(res) def switch_to_deploy(self): # 部署模式下，合并卷积层的权重和偏置 w1, b1 = self.conv1_1.get_weight() w2, b2 = self.conv1_2.get_weight() w5, b5 = self.conv1_5.weight, self.conv1_5.bias self.conv1_5.weight = torch.nn.Parameter(w1 + w2 + w5) # 合并权重 self.conv1_5.bias = torch.nn.Parameter(b1 + b2 + b5) # 合并偏置 # 删除不再需要的卷积层 del self.conv1_1 del self.conv1_2 # 下面的代码用于测试模型 if __name__ == '__main__': data = torch.randn((1, 128, 64, 64)).cuda() # 创建一个随机输入数据 model = DEConv(128).cuda() # 初始化模型 output1 = model(data) # 前向传播得到输出 model.switch_to_deploy() # 切换到部署模式 output2 = model(data) # 再次前向传播得到输出 print(torch.allclose(output1, output2)) # 检查两个输出是否相近 ``` ### 代码说明： 1. **Conv2d_cd 和 Conv2d_ad**：这两个类实现了自定义的卷积层，分别用于不同的权重计算方式。`get_weight` 方法用于获取调整后的卷积权重。 2. **DEConv**：这个类组合了多个卷积层，并在前向传播中计算它们的输出。`switch_to_deploy` 方法用于合并卷积层的权重和偏置，以便在推理时减少计算量。 3. **测试部分**：在 `__main__` 中创建了一个随机输入并测试模型的输出是否一致，验证了模型的正确性。 这个程序文件 `deconv.py` 定义了一些自定义的卷积层以及一个组合这些卷积层的模块 `DEConv`。主要功能是实现一些特定的卷积操作，可能用于深度学习中的图像处理任务。 首先，文件导入了必要的库，包括 `math`、`torch` 和 `torch.nn`，以及一些用于张量重排的工具 `Rearrange` 和自定义的卷积模块 `Conv`。接着，定义了多个卷积类，每个类都继承自 `nn.Module`。 `Conv2d_cd` 类实现了一种特定的卷积操作。它在初始化时创建了一个标准的 2D 卷积层，并定义了一个 `get_weight` 方法，该方法对卷积权重进行重排和处理，返回处理后的权重和偏置。 `Conv2d_ad` 类类似，但在 `get_weight` 方法中进行了不同的权重调整，使用了一个参数 `theta` 来影响权重的计算。 `Conv2d_rd` 类则在前向传播中实现了条件逻辑，如果 `theta` 接近零，则执行标准卷积；否则，使用处理后的权重进行卷积操作。 `Conv2d_hd` 和 `Conv2d_vd` 类分别实现了不同的卷积权重处理逻辑，都是通过 `get_weight` 方法返回处理后的权重和偏置。 `DEConv` 类是一个更复杂的模块，它组合了前面定义的多个卷积层。它在初始化时创建了多个卷积层，并在 `forward` 方法中将这些卷积层的权重和偏置进行相加，最终通过一个标准的卷积操作得到输出。该类还包含了批归一化和激活函数的应用。 `switch_to_deploy` 方法用于将模型切换到部署模式，它将所有卷积层的权重和偏置合并到最后一个卷积层中，并删除前面的卷积层，以减少模型的复杂性和提高推理速度。 在文件的最后部分，提供了一个简单的测试示例，创建了一个随机输入数据并通过 `DEConv` 模型进行前向传播，随后切换到部署模式并再次进行前向传播，最后检查两次输出是否相等。 整体来看，这个文件实现了一些自定义的卷积操作，主要用于深度学习模型中的特定需求，可能涉及到图像处理或特征提取等任务。 ### 11.完整训练+Web前端界面+200+种全套创新点源码、数据集获取 ![19.png](19.png) # 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