wordpress显示轮播图,深圳网站seo服务,辽宁省建设工程信息网招标,软件商城哪个好改进yolo11-FocalModulation等200全套创新点大全#xff1a;足球运动员球守门员裁判检测系统源码#xff06;数据集全套
1.图片效果展示 项目来源 人工智能促进会 2024.10.28
注意#xff1a;由于项目一直在更新迭代#xff0c;上面“1.图片效果展示”和“2.视频效果展示…改进yolo11-FocalModulation等200全套创新点大全足球运动员球守门员裁判检测系统源码数据集全套
1.图片效果展示 项目来源 人工智能促进会 2024.10.28
注意由于项目一直在更新迭代上面“1.图片效果展示”和“2.视频效果展示”展示的系统图片或者视频可能为老版本新版本在老版本的基础上升级如下实际效果以升级的新版本为准
1适配了YOLOV11的“目标检测”模型和“实例分割”模型通过加载相应的权重.pt文件即可自适应加载模型。
2支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别模式。
3支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别结果保存导出解决手动导出容易卡顿出现爆内存存在的问题识别完自动保存结果并导出到tempDir中。
4支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改。
另外本项目提供训练的数据集和训练教程,暂不提供权重文件best.pt,需要您按照教程进行训练后实现图片演示和Web前端界面演示的效果。
2.视频效果展示
2.1 视频效果展示
3.背景
研究背景与意义
随着足球运动的普及和发展足球比赛的裁判判罚和球员表现对比赛结果的影响愈发显著。因此如何高效、准确地监测比赛中的关键角色——球员、守门员和裁判成为了一个重要的研究课题。传统的人工监测方式不仅效率低下而且容易受到主观因素的影响导致判罚的公正性和准确性受到质疑。基于此利用计算机视觉技术进行自动化检测显得尤为重要。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型构建一个高效的足球运动员、守门员及裁判检测系统。YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效的实时检测能力而广泛应用于目标检测领域。相较于前几代模型YOLOv11在精度和速度上都有了显著提升能够在复杂的比赛环境中快速识别多个目标。通过对YOLOv11的改进我们希望进一步提高模型在特定场景下的表现尤其是在足球比赛中多目标的快速识别和分类。
本研究所使用的数据集包含372张图像涵盖了9个类别包括足球、守门员、球员和裁判等。这些数据的多样性和丰富性为模型的训练提供了良好的基础。通过对这些数据的深入分析和处理我们将能够提高模型的泛化能力使其在不同比赛场景下都能保持高效的检测性能。
综上所述基于改进YOLOv11的足球运动员、守门员及裁判检测系统的研究不仅有助于提升比赛的公正性和透明度还能为未来的智能体育应用提供技术支持。随着技术的不断进步这一系统的实现将为足球比赛的裁判工作提供有力的辅助工具推动足球运动的进一步发展。
4.数据集信息展示
4.1 本项目数据集详细数据类别数类别名
nc: 4 names: [‘ball’, ‘goalkeeper’, ‘player’, ‘referee’]
该项目为【目标检测】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【目标检测】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
本项目所使用的数据集名为“football-players-detection”旨在为改进YOLOv11的足球运动员、守门员及裁判检测系统提供高质量的训练数据。该数据集包含四个主要类别分别是“ball”足球、“goalkeeper”守门员、“player”球员和“referee”裁判这些类别的设置充分考虑了足球比赛中的关键角色与元素为模型的训练提供了全面的场景覆盖。
在数据集的构建过程中收集了大量的足球比赛图像这些图像涵盖了不同的比赛场景、光照条件和角度以确保模型能够在多样化的环境中进行有效的检测。每个类别的样本数量经过精心设计以保证模型在训练时能够充分学习到每个类别的特征。例如守门员和裁判在比赛中的动作和位置往往具有特定的模式而球员和足球的动态变化则需要模型具备较强的时序感知能力。
数据集中的图像经过标注确保每个类别的对象在图像中都被准确地框出。这些标注不仅包括对象的边界框信息还涵盖了对象的类别标签为后续的模型训练提供了必要的监督信号。此外数据集还考虑到了不同球队的球衣颜色和样式以提高模型对球员的识别能力确保其在实际应用中能够准确区分不同的球员。
通过使用“football-players-detection”数据集我们期望改进YOLOv11模型在足球场景中的检测精度和实时性从而为足球比赛的分析、裁判辅助和观众体验提升提供有力支持。数据集的多样性和丰富性将为模型的训练打下坚实的基础使其能够在复杂的比赛环境中表现出色。 : # kernel, padding, dilationPad 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-sizeif p is None:p k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-padreturn pclass Conv(nn.Module):Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation).default_act nn.SiLU() # default activationdef __init__(self, c1, c2, k1, s1, pNone, g1, d1, actTrue):Initialize Conv layer with given arguments including activation.super().__init__()self.conv nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groupsg, dilationd, biasFalse)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.return self.act(self.bn(self.conv(x)))def forward_fuse(self, x):Perform transposed convolution of 2D data.return self.act(self.conv(x))▲Conv2d
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride1, padding0, dilation1, groups1, biasTrue, padding_modezeros)▲DWConv
DWConv ** 代表 Depthwise Convolution深度卷积** 是一种在卷积神经网络中常用的高效卷积操作。它主要用于减少计算复杂度和参数量。
class DWConv(Conv):Depth-wise convolution.def __init__(self, c1, c2, k1, s1, d1, actTrue): # ch_in, ch_out, kernel, stride, dilation, activationInitialize Depth-wise convolution with given parameters.super().__init__(c1, c2, k, s, gmath.gcd(c1, c2), dd, actact)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 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【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】 MS-Block简介
实时目标检测以YOLO系列为例已在工业领域中找到重要应用特别是在边缘设备如无人机和机器人中。与之前的目标检测器不同实时目标检测器旨在在速度和准确性之间追求最佳平衡。为了实现这一目标提出了大量的工作从第一代DarkNet到CSPNet再到最近的扩展ELAN随着性能的快速增长实时目标检测器的架构经历了巨大的变化。
尽管性能令人印象深刻但在不同尺度上识别对象仍然是实时目标检测器面临的基本挑战。这促使作者设计了一个强大的编码器架构用于学习具有表现力的多尺度特征表示。具体而言作者从两个新的角度考虑为实时目标检测编码多尺度特征
从局部视角出发作者设计了一个具有简单而有效的分层特征融合策略的MS-Block。受到Res2Net的启发作者在MS-Block中引入了多个分支来进行特征提取但不同的是作者使用了一个带有深度卷积的 Inverted Bottleneck Block块以实现对大Kernel的高效利用。
从全局视角出发作者提出随着网络加深逐渐增加卷积的Kernel-Size。作者在浅层使用小Kernel卷积来更高效地处理高分辨率特征。另一方面在深层中作者采用大Kernel卷积来捕捉广泛的信息。
基于以上设计原则作者呈现了作者的实时目标检测器称为YOLO-MS。为了评估作者的YOLO-MS的性能作者在MS COCO数据集上进行了全面的实验。还提供了与其他最先进方法的定量比较以展示作者方法的强大性能。如图1所示YOLO-MS在计算性能平衡方面优于其他近期的实时目标检测器。
具体而言YOLO-MS-XS在MS COCO上获得了43%的AP得分仅具有450万个可学习参数和8.7亿个FLOPs。YOLO-MS-S和YOLO-MS分别获得了46%和51%的AP可学习参数分别为810万和2220万。此外作者的工作还可以作为其他YOLO模型的即插即用模块。通常情况下作者的方法可以将YOLOv11的AP从37%显著提高到40%甚至还可以使用更少的参数和FLOPs。
CSP Block是一个基于阶段级梯度路径的网络平衡了梯度组合和计算成本。它是广泛应用于YOLO系列的基本构建块。已经提出了几种变体包括YOLOv4和YOLOv11中的原始版本Scaled YOLOv4中的CSPVoVNetYOLOv11中的ELAN以及RTMDet中提出的大Kernel单元。作者在图2(a)和图2(b)中分别展示了原始CSP块和ELAN的结构。 上述实时检测器中被忽视的一个关键方面是如何在基本构建块中编码多尺度特征。其中一个强大的设计原则是Res2Net它聚合了来自不同层次的特征以增强多尺度表示。然而这一原则并没有充分探索大Kernel卷积的作用而大Kernel卷积已经在基于CNN的视觉识别任务模型中证明有效。将大Kernel卷积纳入Res2Net的主要障碍在于它们引入的计算开销因为构建块采用了标准卷积。在作者的方法中作者提出用 Inverted Bottleneck Block替代标准的3 × 3卷积以享受大Kernel卷积的好处。
MS-Block
基于前面的分析参考该博客提出了一个带有分层特征融合策略的全新Block称为MS-Block以增强实时目标检测器在提取多尺度特征时的能力同时保持快速的推理速度。
MS-Block的具体结构如图2©所示。假设是输入特征。通过1×1卷积的转换后X的通道维度增加到n*C。然后作者将X分割成n个不同的组表示为其中。为了降低计算成本作者选择n为3。
注意除了之外每个其他组都经过一个 Inverted Bottleneck Block层用表示其中k表示Kernel-Size以获得。的数学表示如下 根据这个公式作者不将 Inverted Bottleneck Block层连接到使其作为跨阶段连接并保留来自前面层的信息。最后作者将所有分割连接在一起并应用1×1卷积来在所有分割之间进行交互每个分割都编码不同尺度的特征。当网络加深时这个1×1卷积也用于调整通道数。
Heterogeneous Kernel Selection Protocol
除了构建块的设计外作者还从宏观角度探讨了卷积的使用。之前的实时目标检测器在不同的编码器阶段采用了同质卷积即具有相同Kernel-Size的卷积但作者认为这不是提取多尺度语义信息的最佳选项。
在金字塔结构中从检测器的浅阶段提取的高分辨率特征通常用于捕捉细粒度语义将用于检测小目标。相反来自网络较深阶段的低分辨率特征用于捕捉高级语义将用于检测大目标。如果作者在所有阶段都采用统一的小Kernel卷积深阶段的有效感受野ERF将受到限制影响大目标的性能。在每个阶段中引入大Kernel卷积可以帮助解决这个问题。然而具有大的ERF的大Kernel可以编码更广泛的区域这增加了在小目标外部包含噪声信息的概率并且降低了推理速度。
在这项工作中作者建议在不同阶段中采用异构卷积以帮助捕获更丰富的多尺度特征。具体来说在编码器的第一个阶段中作者采用最小Kernel卷积而最大Kernel卷积位于最后一个阶段。随后作者逐步增加中间阶段的Kernel-Size使其与特征分辨率的增加保持一致。这种策略允许提取细粒度和粗粒度的语义信息增强了编码器的多尺度特征表示能力。
正如图所示作者将k的值分别分配给编码器中的浅阶段到深阶段取值为3、5、7和9。作者将其称为异构Kernel选择HKS协议。 作者的HKS协议能够在深层中扩大感受野而不会对浅层产生任何其他影响。第4节的图4支持了作者的分析。此外HKS不仅有助于编码更丰富的多尺度特征还确保了高效的推理。
如表1所示将大Kernel卷积应用于高分辨率特征会产生较高的计算开销。然而作者的HKS协议在低分辨率特征上采用大Kernel卷积从而与仅使用大Kernel卷积相比大大降低了计算成本。 在实践中作者经验性地发现采用HKS协议的YOLO-MS的推理速度几乎与仅使用深度可分离的3 × 3卷积相同。 如图所示作者模型的Backbone由4个阶段组成每个阶段后面跟随1个步长为2的3 × 3卷积进行下采样。在第3个阶段后作者添加了1个SPP块与RTMDet中一样。在作者的编码器上作者使用PAFPN作为Neck来构建特征金字塔[31, 35]。它融合了从Backbone不同阶段提取的多尺度特征。Neck中使用的基本构建块也是作者的MS-Block在其中使用3 × 3深度可分离卷积进行快速推理。
此外为了在速度和准确性之间取得更好的平衡作者将Backbone中多级特征的通道深度减半。作者提供了3个不同尺度的YOLO-MS变体即YOLO-MS-XS、YOLO-MS-S和YOLO-MS。不同尺度的YOLO-MS的详细配置列在表2中。对于YOLO-MS的其他部分作者将其保持与RTMDet相同。
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. YOLOv11核心改进源码讲解
10.1 rep_block.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分主要集中在 DiverseBranchBlock 类及其相关的功能函数上。这些部分实现了多分支卷积块的核心逻辑包括卷积、批归一化、以及不同分支的融合。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fdef transI_fusebn(kernel, bn):将卷积核和批归一化层的参数融合为一个卷积层的参数。:param kernel: 卷积核:param bn: 批归一化层:return: 融合后的卷积核和偏置gamma bn.weight # 获取批归一化的缩放因子std (bn.running_var bn.eps).sqrt() # 计算标准差# 返回融合后的卷积核和偏置return kernel * ((gamma / std).reshape(-1, 1, 1, 1)), bn.bias - bn.running_mean * gamma / stddef conv_bn(in_channels, out_channels, kernel_size, stride1, padding0, dilation1, groups1):创建一个卷积层和批归一化层的组合。:param in_channels: 输入通道数:param out_channels: 输出通道数:param kernel_size: 卷积核大小:param stride: 步幅:param padding: 填充:param dilation: 膨胀:param groups: 分组卷积:return: 包含卷积和批归一化的序列conv_layer nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stridestride, paddingpadding, dilationdilation, groupsgroups, biasFalse)bn_layer nn.BatchNorm2d(num_featuresout_channels, affineTrue)return nn.Sequential(conv_layer, bn_layer)class DiverseBranchBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride1, paddingNone, dilation1, groups1):多分支卷积块的构造函数。:param in_channels: 输入通道数:param out_channels: 输出通道数:param kernel_size: 卷积核大小:param stride: 步幅:param padding: 填充:param dilation: 膨胀:param groups: 分组卷积super(DiverseBranchBlock, self).__init__()if padding is None:padding kernel_size // 2 # 默认填充为卷积核大小的一半# 原始卷积和批归一化self.dbb_origin conv_bn(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups)# 平均池化分支self.dbb_avg nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size1, stride1, padding0, groupsgroups, biasFalse),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.AvgPool2d(kernel_sizekernel_size, stridestride, padding0))# 1x1 卷积分支self.dbb_1x1_kxk nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size1, stride1, padding0, groupsgroups, biasFalse),nn.BatchNorm2d(out_channels))def forward(self, inputs):前向传播函数。:param inputs: 输入张量:return: 输出张量out self.dbb_origin(inputs) # 原始卷积分支out self.dbb_avg(inputs) # 平均池化分支out self.dbb_1x1_kxk(inputs) # 1x1 卷积分支return out # 返回最终输出# 其他类和函数可以根据需要进行类似的简化和注释代码说明
transI_fusebn: 该函数将卷积层和批归一化层的参数融合返回融合后的卷积核和偏置。conv_bn: 创建一个包含卷积层和批归一化层的序列便于构建网络结构。DiverseBranchBlock: 这是多分支卷积块的核心类包含多个分支原始卷积、平均池化和1x1卷积并在前向传播中将它们的输出相加。
注意事项
代码中的其他部分如不同的转换函数和其他分支可以根据具体需求进行进一步的简化和注释。在实际应用中可能需要根据具体的网络架构和任务需求进行调整。
这个文件 rep_block.py 是一个实现了多种卷积块的 PyTorch 模块主要用于深度学习中的卷积神经网络CNN。文件中定义了多个类和函数旨在提供不同类型的卷积块包括多分支卷积块和宽卷积块等。
首先文件中导入了必要的库包括 PyTorch 的核心库和一些常用的功能模块。接着定义了一些辅助函数这些函数主要用于处理卷积核和偏置的转换特别是在与批归一化Batch Normalization结合时的处理。这些函数的功能包括将卷积核与批归一化参数融合、将多个卷积核和偏置相加、以及处理不同尺寸的卷积核等。
接下来定义了几个主要的卷积块类。DiverseBranchBlock 是一个多分支卷积块支持多种卷积操作包括常规卷积、1x1 卷积和平均池化等。这个类的构造函数中根据输入的参数初始化不同的卷积层和批归一化层。它还提供了一个 get_equivalent_kernel_bias 方法用于获取等效的卷积核和偏置以便在推理阶段使用。
DiverseBranchBlockNOAct 类是一个类似的卷积块但不包含非线性激活函数。这使得它在某些情况下更灵活特别是在需要将其与其他层组合时。
DeepDiverseBranchBlock 类则是一个更深层次的多分支卷积块继承了 DiverseBranchBlockNOAct并在此基础上增加了更多的功能。它的构造函数允许更复杂的结构并且提供了与 DiverseBranchBlock 类似的功能。
WideDiverseBranchBlock 类实现了宽卷积块特别适用于处理具有不同宽度和高度的输入数据。它包含了水平和垂直卷积的实现并通过 _add_to_square_kernel 方法将这些卷积核合并到一个方形卷积核中。
每个类都实现了 forward 方法定义了前向传播的逻辑。在推理阶段类会根据是否处于部署模式deploy来选择使用预先计算的卷积核和偏置或者执行实际的卷积操作。
此外文件中还包含了一些初始化方法用于设置批归一化层的权重和偏置确保在训练过程中能够得到合适的参数。
总体来说这个文件提供了一种灵活的方式来构建和使用多种类型的卷积块适用于不同的深度学习任务尤其是在图像处理和计算机视觉领域。通过这些模块用户可以轻松地构建复杂的神经网络架构并进行高效的训练和推理。
10.2 kan_conv.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分
import torch
import torch.nn as nnclass KANConvNDLayer(nn.Module):def __init__(self, conv_class, norm_class, input_dim, output_dim, spline_order, kernel_size,groups1, padding0, stride1, dilation1,ndim: int 2, grid_size5, base_activationnn.GELU, grid_range[-1, 1], dropout0.0):super(KANConvNDLayer, self).__init__()# 初始化参数self.inputdim input_dim # 输入维度self.outdim output_dim # 输出维度self.spline_order spline_order # 样条阶数self.kernel_size kernel_size # 卷积核大小self.padding padding # 填充self.stride stride # 步幅self.dilation dilation # 膨胀self.groups groups # 分组数self.ndim ndim # 维度self.grid_size grid_size # 网格大小self.base_activation base_activation() # 基础激活函数self.grid_range grid_range # 网格范围# 初始化 dropoutself.dropout Noneif dropout 0:if ndim 1:self.dropout nn.Dropout1d(pdropout)elif ndim 2:self.dropout nn.Dropout2d(pdropout)elif ndim 3:self.dropout nn.Dropout3d(pdropout)# 验证 groups 参数if groups 0:raise ValueError(groups must be a positive integer)if input_dim % groups ! 0:raise ValueError(input_dim must be divisible by groups)if output_dim % groups ! 0:raise ValueError(output_dim must be divisible by groups)# 创建基础卷积层和样条卷积层self.base_conv nn.ModuleList([conv_class(input_dim // groups,output_dim // groups,kernel_size,stride,padding,dilation,groups1,biasFalse) for _ in range(groups)])self.spline_conv nn.ModuleList([conv_class((grid_size spline_order) * input_dim // groups,output_dim // groups,kernel_size,stride,padding,dilation,groups1,biasFalse) for _ in range(groups)])# 创建归一化层和激活层self.layer_norm nn.ModuleList([norm_class(output_dim // groups) for _ in range(groups)])self.prelus nn.ModuleList([nn.PReLU() for _ in range(groups)])# 初始化网格h (self.grid_range[1] - self.grid_range[0]) / grid_sizeself.grid torch.linspace(self.grid_range[0] - h * spline_order,self.grid_range[1] h * spline_order,grid_size 2 * spline_order 1,dtypetorch.float32)# 使用 Kaiming 均匀分布初始化卷积层权重for conv_layer in self.base_conv:nn.init.kaiming_uniform_(conv_layer.weight, nonlinearitylinear)for conv_layer in self.spline_conv:nn.init.kaiming_uniform_(conv_layer.weight, nonlinearitylinear)def forward_kan(self, x, group_index):# 对输入应用基础激活函数并进行线性变换base_output self.base_conv[group_index](self.base_activation(x))# 扩展维度以进行样条操作x_uns x.unsqueeze(-1)target x.shape[1:] self.grid.shapegrid self.grid.view(*list([1 for _ in range(self.ndim 1)] [-1, ])).expand(target).contiguous().to(x.device)# 计算样条基bases ((x_uns grid[..., :-1]) (x_uns grid[..., 1:])).to(x.dtype)# 计算多阶样条基for k in range(1, self.spline_order 1):left_intervals grid[..., :-(k 1)]right_intervals grid[..., k:-1]delta torch.where(right_intervals left_intervals, torch.ones_like(right_intervals),right_intervals - left_intervals)bases ((x_uns - left_intervals) / delta * bases[..., :-1]) \((grid[..., k 1:] - x_uns) / (grid[..., k 1:] - grid[..., 1:(-k)]) * bases[..., 1:])bases bases.contiguous()bases bases.moveaxis(-1, 2).flatten(1, 2)# 通过样条卷积层处理样条基spline_output self.spline_conv[group_index](bases)x self.prelus[group_index](self.layer_norm[group_index](base_output spline_output))# 应用 dropoutif self.dropout is not None:x self.dropout(x)return xdef forward(self, x):# 将输入按组分割split_x torch.split(x, self.inputdim // self.groups, dim1)output []for group_ind, _x in enumerate(split_x):y self.forward_kan(_x.clone(), group_ind)output.append(y.clone())y torch.cat(output, dim1) # 合并输出return y代码说明
类定义KANConvNDLayer 是一个自定义的神经网络层支持多维卷积操作。初始化方法__init__ 方法中定义了层的各种参数包括输入输出维度、卷积参数、激活函数等并初始化了卷积层、归一化层和激活层。前向传播forward_kan 方法实现了前向传播的具体逻辑包括基础卷积、样条基的计算和最终输出的生成。分组处理forward 方法将输入数据按组分割并对每个组应用 forward_kan 方法最后将结果合并。
这个程序文件定义了一个名为 KANConvNDLayer 的神经网络层主要用于实现一种基于样条插值的卷积操作。它是一个可扩展的类支持一维、二维和三维卷积分别通过 KANConv1DLayer、KANConv2DLayer 和 KANConv3DLayer 进行具体实现。
在 KANConvNDLayer 的构造函数中初始化了一系列参数包括输入和输出维度、卷积核大小、样条阶数、分组数、填充、步幅、扩张、网格大小、基础激活函数、网格范围以及 dropout 概率。构造函数首先进行了一些参数的合法性检查例如分组数必须为正整数输入和输出维度必须能够被分组数整除。
接下来构造了基础卷积层和样条卷积层分别使用 conv_class 作为卷积操作的实现类并将其存储在 ModuleList 中以便于后续的使用。基础卷积层的权重使用 Kaiming 均匀分布进行初始化以便于更好的训练开始。
在 forward_kan 方法中首先对输入进行基础激活然后通过基础卷积层进行线性变换。接着计算样条基函数通过将输入扩展维度来进行样条操作。计算过程中使用了输入值与网格的关系来生成样条基最后通过样条卷积层进行卷积操作并与基础卷积的输出相加。经过层归一化和激活函数处理后最终的输出可以选择性地应用 dropout。
forward 方法负责将输入数据按组进行拆分并对每一组调用 forward_kan 方法进行处理最后将所有组的输出拼接在一起形成最终的输出。
KANConv3DLayer、KANConv2DLayer 和 KANConv1DLayer 类分别继承自 KANConvNDLayer并在初始化时指定相应的卷积类和归一化类以实现三维、二维和一维卷积的功能。这种设计使得代码具有很好的可扩展性和复用性可以方便地在不同维度的卷积操作中使用相同的基本逻辑。
10.3 test_selective_scan_easy.py
以下是保留的核心代码部分并附上详细的中文注释
import torchdef selective_scan_easy(us, dts, As, Bs, Cs, Ds, delta_biasNone, delta_softplusFalse, return_last_stateFalse, chunksize64):选择性扫描函数参数:us: 输入张量形状为 (B, G * D, L)dts: 时间增量张量形状为 (B, G * D, L)As: 权重矩阵形状为 (G * D, N)Bs: 权重矩阵形状为 (B, G, N, L)Cs: 权重矩阵形状为 (B, G, N, L)Ds: 偏置张量形状为 (G * D)delta_bias: 可选的偏置调整delta_softplus: 是否应用softplus函数return_last_state: 是否返回最后的状态chunksize: 每次处理的块大小def selective_scan_chunk(us, dts, As, Bs, Cs, hprefix):处理单个块的选择性扫描参数:us: 输入张量块dts: 时间增量块As, Bs, Cs: 权重矩阵hprefix: 前一个状态返回:ys: 输出张量hs: 状态张量ts dts.cumsum(dim0) # 计算时间增量的累积和Ats torch.einsum(gdn,lbgd-lbgdn, As, ts).exp() # 计算A的指数scale 1 # 缩放因子rAts Ats / scale # 归一化的Aduts dts * us # 计算dutsdtBus torch.einsum(lbgd,lbgn-lbgdn, duts, Bs) # 计算dtBushs_tmp rAts * (dtBus / rAts).cumsum(dim0) # 计算临时状态hs hs_tmp Ats * hprefix.unsqueeze(0) # 计算当前状态ys torch.einsum(lbgn,lbgdn-lbgd, Cs, hs) # 计算输出return ys, hs# 初始化dtype torch.float32inp_dtype us.dtypehas_D Ds is not Noneif chunksize 1:chunksize Bs.shape[-1] # 设置块大小dts dts.to(dtype) # 转换数据类型if delta_bias is not None:dts dts delta_bias.view(1, -1, 1).to(dtype) # 添加偏置if delta_softplus:dts torch.nn.functional.softplus(dts) # 应用softplus# 调整输入张量的形状us us.view(B, G, -1, L).permute(3, 0, 1, 2).to(dtype)dts dts.view(B, G, -1, L).permute(3, 0, 1, 2).to(dtype)As As.view(G, -1, N).to(dtype)Bs Bs.permute(3, 0, 1, 2).to(dtype)Cs Cs.permute(3, 0, 1, 2).to(dtype)Ds Ds.view(G, -1).to(dtype) if has_D else Noneoys [] # 输出列表hprefix us.new_zeros((B, G, D, N), dtypedtype) # 初始化前一个状态for i in range(0, L, chunksize):ys, hs selective_scan_chunk(us[i:i chunksize], dts[i:i chunksize], As, Bs[i:i chunksize], Cs[i:i chunksize], hprefix, )oys.append(ys) # 添加输出hprefix hs[-1] # 更新前一个状态oys torch.cat(oys, dim0) # 合并输出if has_D:oys oys Ds * us # 添加偏置oys oys.permute(1, 2, 3, 0).view(B, -1, L) # 调整输出形状return oys.to(inp_dtype) if not return_last_state else (oys.to(inp_dtype), hprefix.view(B, G * D, N).float())代码注释说明
selective_scan_easy: 这是主函数执行选择性扫描操作。它接受多个输入张量并根据给定的参数进行处理。selective_scan_chunk: 这是一个内部函数用于处理输入的一个块。它计算时间增量的累积和应用权重矩阵并返回输出和状态。数据类型转换: 在函数开始时输入张量的类型被转换为float32并根据需要添加偏置。张量形状调整: 输入张量的形状被调整以便进行后续的计算。循环处理: 主函数通过循环处理输入的每个块并将结果存储在输出列表中最后合并这些结果。
这个代码的核心功能是实现一个选择性扫描机制常用于处理序列数据。
这个程序文件 test_selective_scan_easy.py 主要实现了一个选择性扫描Selective Scan算法并提供了相应的测试功能。选择性扫描是一种用于处理序列数据的算法通常用于时间序列预测、递归神经网络等场景。以下是对代码的详细讲解。
首先文件导入了一些必要的库包括 torch、math、functools 和 pytest。其中torch 是用于深度学习的主要库pytest 用于测试。
接下来定义了一个函数 selective_scan_easy该函数接受多个参数包括输入序列 us、时间增量 dts、矩阵 As、Bs、Cs 和 Ds以及一些可选参数如 delta_bias 和 delta_softplus。函数内部实现了选择性扫描的核心逻辑。
函数内部还定义了一个嵌套函数 selective_scan_chunk该函数处理输入的一个块chunk实现了选择性扫描的计算过程。具体来说它通过对输入数据进行逐步累加和变换计算出当前状态和输出。
在 selective_scan_easy 函数中首先对输入数据进行格式化和类型转换然后通过循环处理每个块的数据调用 selective_scan_chunk 函数进行计算。最终将所有块的输出合并并根据需要添加偏置项。
接着定义了一个 SelectiveScanEasy 类继承自 torch.autograd.Function用于实现自定义的前向和反向传播。该类的 forward 方法实现了选择性扫描的前向计算而 backward 方法则实现了反向传播的梯度计算。
文件中还定义了多个版本的选择性扫描函数如 selective_scan_easyv2 和 selective_scan_easyv3这些版本在实现上可能有所不同提供了不同的计算方式和优化。
最后文件包含了一个测试函数 test_selective_scan使用 pytest 框架对选择性扫描的实现进行单元测试。测试函数中定义了多个参数组合通过调用选择性扫描函数和参考实现进行比较确保实现的正确性和一致性。
整体来看这个程序文件实现了一个高效的选择性扫描算法并通过测试确保其正确性适用于处理复杂的序列数据。
10.4 mobilenetv4.py
以下是经过简化并注释的核心代码部分主要包含了模型的构建和前向传播的实现
import torch
import torch.nn as nn# 定义 MobileNetV4 的模型规格
MODEL_SPECS {MobileNetV4ConvSmall: {...}, # 省略具体参数MobileNetV4ConvMedium: {...}, # 省略具体参数MobileNetV4ConvLarge: {...}, # 省略具体参数MobileNetV4HybridMedium: {...}, # 省略具体参数MobileNetV4HybridLarge: {...}, # 省略具体参数
}def conv_2d(inp, oup, kernel_size3, stride1, groups1, biasFalse, normTrue, actTrue):创建一个 2D 卷积层包含卷积、批归一化和激活函数。Args:inp: 输入通道数oup: 输出通道数kernel_size: 卷积核大小stride: 步幅groups: 分组卷积bias: 是否使用偏置norm: 是否使用批归一化act: 是否使用激活函数Returns:nn.Sequential: 包含卷积层、批归一化和激活函数的序列conv nn.Sequential()padding (kernel_size - 1) // 2 # 计算填充conv.add_module(conv, nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, stride, padding, biasbias, groupsgroups))if norm:conv.add_module(BatchNorm2d, nn.BatchNorm2d(oup)) # 添加批归一化if act:conv.add_module(Activation, nn.ReLU6()) # 添加激活函数return convclass MobileNetV4(nn.Module):def __init__(self, model):初始化 MobileNetV4 模型。Args:model: 模型类型支持多种 MobileNetV4 变体super().__init__()assert model in MODEL_SPECS.keys() # 确保模型类型有效self.model modelself.spec MODEL_SPECS[self.model]# 根据模型规格构建各层self.conv0 build_blocks(self.spec[conv0])self.layer1 build_blocks(self.spec[layer1])self.layer2 build_blocks(self.spec[layer2])self.layer3 build_blocks(self.spec[layer3])self.layer4 build_blocks(self.spec[layer4])self.layer5 build_blocks(self.spec[layer5])self.features nn.ModuleList([self.conv0, self.layer1, self.layer2, self.layer3, self.layer4, self.layer5])def forward(self, x):前向传播提取特征。Args:x: 输入张量Returns:features: 提取的特征列表input_size x.size(2) # 获取输入的大小scale [4, 8, 16, 32] # 特征提取的缩放比例features [None, None, None, None] # 初始化特征列表for f in self.features:x f(x) # 通过每一层if input_size // x.size(2) in scale: # 检查缩放比例features[scale.index(input_size // x.size(2))] x # 保存特征return features# 构建不同类型的 MobileNetV4 模型
def MobileNetV4ConvSmall():return MobileNetV4(MobileNetV4ConvSmall)def MobileNetV4ConvMedium():return MobileNetV4(MobileNetV4ConvMedium)def MobileNetV4ConvLarge():return MobileNetV4(MobileNetV4ConvLarge)def MobileNetV4HybridMedium():return MobileNetV4(MobileNetV4HybridMedium)def MobileNetV4HybridLarge():return MobileNetV4(MobileNetV4HybridLarge)if __name__ __main__:model MobileNetV4ConvSmall() # 创建一个小型 MobileNetV4 模型inputs torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 创建随机输入res model(inputs) # 前向传播for i in res:print(i.size()) # 打印输出特征的大小代码注释说明
模型规格定义使用字典 MODEL_SPECS 来定义不同类型的 MobileNetV4 模型的规格。卷积层构建conv_2d 函数创建一个包含卷积、批归一化和激活函数的序列。MobileNetV4 类模型的核心类负责构建网络结构并实现前向传播。前向传播在 forward 方法中输入数据通过各层进行处理并提取特征。模型实例化提供了多种不同配置的 MobileNetV4 模型构建函数。
以上代码是 MobileNetV4 的核心实现去除了冗余部分保留了模型的主要结构和功能。
这个程序文件定义了一个名为 MobileNetV4 的深度学习模型主要用于图像分类等任务。它基于 MobileNetV4 架构采用了轻量级的卷积神经网络设计适合在资源受限的设备上运行。
首先文件中导入了一些必要的库包括 torch 和 torch.nn并定义了一些模型的规格。这些规格以字典的形式存储分别对应不同大小的 MobileNetV4 模型如小型、中型、大型和混合型。每个模型的规格包括不同层的类型、数量和参数配置。
在模型的构建过程中定义了几个重要的函数和类。make_divisible 函数用于确保通道数是8的倍数这在深度学习中是一个常见的做法以提高计算效率。conv_2d 函数用于创建一个包含卷积层、批归一化层和激活函数的序列。
InvertedResidual 类实现了反向残差块这是 MobileNet 架构的核心部分。它通过扩展和压缩卷积操作来减少计算量同时保持模型的表达能力。UniversalInvertedBottleneckBlock 类则是一个更通用的反向瓶颈块支持不同的卷积核大小和下采样策略。
build_blocks 函数根据传入的层规格构建相应的层支持不同类型的块如常规卷积块、反向残差块等。MobileNetV4 类则是整个模型的主体负责根据指定的模型类型构建网络结构并定义前向传播的方法。
在 MobileNetV4 的构造函数中模型的各个层被依次构建并存储在 self.features 中。forward 方法定义了模型的前向传播过程输入图像经过各层处理后输出特征图。
最后文件中定义了一些函数用于创建不同类型的 MobileNetV4 模型实例。主程序部分展示了如何实例化一个小型 MobileNetV4 模型并对随机生成的输入进行前向传播输出各层的特征图尺寸。
总体来说这个文件提供了一个灵活且高效的 MobileNetV4 实现适合在多种应用场景中使用。
注意由于此博客编辑较早上面“10.YOLOv11核心改进源码讲解”中部分代码可能会优化升级仅供参考学习以“11.完整训练Web前端界面200种全套创新点源码、数据集获取由于版权原因本博客仅提供【原始博客的链接】原始博客提供下载链接”的内容为准。
11.完整训练Web前端界面200种全套创新点源码、数据集获取由于版权原因本博客仅提供【原始博客的链接】原始博客提供下载链接 参考原始博客1: https://gitee.com/Vision-Studios/football-players-detection68
参考原始博客2: https://github.com/Qunmasj-Vision-Studio/football-players-detection68 og.csdnimg.cn/direct/3fc99fd0d2ca4f58a9eecc922e634fdc.png#pic_center)
