seo网站推广是什么,app 开发 wordpress,三里屯网站建设公司,网站推广方案中确定目标是指改进yolo11-GhostDynamicConv等200全套创新点大全#xff1a;家庭门窗开闭状态安全监控系统源码#xff06;数据集全套
1.图片效果展示 项目来源 人工智能促进会 2024.11.01
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-GhostDynamicConv等200全套创新点大全家庭门窗开闭状态安全监控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 2024.11.01
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
随着智能家居技术的迅速发展家庭安全监控系统逐渐成为现代家庭生活中不可或缺的一部分。传统的安全监控手段往往依赖于人工监控或简单的报警系统难以实现实时、智能化的安全防护。近年来基于深度学习的目标检测技术尤其是YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效性和准确性而受到广泛关注。YOLOv11作为该系列的最新版本具有更快的检测速度和更高的精度适合应用于家庭安全监控领域。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型开发一套家庭门窗开闭状态的安全监控系统。该系统将通过实时监测家庭门窗的状态及时识别潜在的安全隐患提升家庭安全防护能力。我们所使用的数据集包含5900张图像涵盖了三类主要目标门的开闭状态、窗户的开闭状态以及气体设备的开关状态。这些类别不仅包括门窗的开闭状态door_closed、door_opened、window_closed、window_opened还涉及到家庭日常生活中可能存在的安全隐患如气体设备的开启与关闭gas_turn_on、gas_turn_off以及冰箱的状态refrigerator_closed、refrigerator_opened。通过对这些状态的监测系统能够及时发出警报防止意外事故的发生。
此外家庭安全监控系统的智能化升级不仅能够提升家庭成员的安全感还能有效降低因人为疏忽而导致的财产损失。通过引入深度学习技术我们期望能够实现更高效的监测与识别推动家庭安全监控技术的进一步发展。因此本研究不仅具有重要的理论意义还有着广泛的实际应用前景为智能家居的安全防护提供了新的解决方案。
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: 9 names: [‘Fall_Detected’, ‘door_closed’, ‘door_opened’, ‘gas_turn_off’, ‘gas_turn_on’, ‘refrigerator_closed’, ‘refrigerator_opened’, ‘window_closed’, ‘window_opened’]
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“Security-Detection”旨在为改进YOLOv11的家庭门窗开闭状态安全监控系统提供强有力的支持。该数据集共包含9个类别涵盖了家庭安全监控中常见的状态具体包括“Fall_Detected”跌倒检测、“door_closed”门关闭、“door_opened”门打开、“gas_turn_off”燃气关闭、“gas_turn_on”燃气开启、“refrigerator_closed”冰箱关闭、“refrigerator_opened”冰箱打开、“window_closed”窗户关闭以及“window_opened”窗户打开。这些类别的设计充分考虑了家庭日常生活中的安全隐患旨在通过智能监控系统及时识别和响应潜在的危险。
数据集中的每个类别均经过精心标注确保模型在训练过程中能够准确学习到不同状态的特征。跌倒检测类别尤其重要因为它直接关系到家庭成员的安全尤其是老年人。门窗和燃气的状态监控则是家庭安全的基础及时的状态变化检测能够有效预防事故的发生。冰箱的开闭状态监控不仅有助于食品安全还能通过智能化管理提升家庭生活的便利性。
在数据集的构建过程中考虑到了多样性和真实场景的复杂性数据来源于不同的家庭环境以确保模型的泛化能力。通过对这些状态的有效监测改进后的YOLOv11模型将能够实时分析家庭环境的安全状况提供及时的警报和反馈从而大幅提升家庭安全防护的智能化水平。整体而言“Security-Detection”数据集为本项目的成功实施奠定了坚实的基础期待通过这一数据集的应用推动家庭安全监控技术的进一步发展。 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
5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程第二步
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
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_size1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:4200:00, 1.04s/it]Class Images Labels P R mAP.5 mAP.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:1400:00, 2.87it/s]all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size2/200 20.8G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:4400:00, 1.04s/it]Class Images Labels P R mAP.5 mAP.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:1200:00, 2.95it/s]all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size3/200 20.8G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:5600:00, 1.29it/s]Class Images Labels P R mAP.5 mAP.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:5200:00, 4.04it/s]all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.0845项目数据集下载链接
7.原始YOLOv11算法讲解
YOLO11简介 YOLO11源码地址https://github.com/ultralytics/ultralytics Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建并引入了新功能和改进以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。
YOLO11创新点如下:
YOLO 11主要改进包括 增强的特征提取YOLO 11采用了改进的骨干和颈部架构增强了特征提取功能以实现更精确的目标检测。 优化的效率和速度优化的架构设计和优化的训练管道提供更快的处理速度同时保持准确性和性能之间的平衡。 更高的精度更少的参数YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度mAP参数比YOLOv8m少22%使其在不影响精度的情况下提高了计算效率。 跨环境的适应性YOLO 11可以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。 广泛的支持任务YOLO 11支持各种计算机视觉任务如对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和面向对象检测OBB。
YOLO11不同模型尺寸信息
YOLO11 提供5种不同的型号规模模型以满足不同的应用需求
Model| size (pixels)| mAPval 50-95| Speed CPU ONNX (ms)| Speed T4 TensorRT10 (ms)| params (M)| FLOPs (B) —|—|—|—|—|—|— YOLO11n| 640| 39.5| 56.1 ± 0.8| 1.5 ± 0.0| 2.6| 6.5 YOLO11s| 640| 47.0| 90.0 ± 1.2| 2.5 ± 0.0| 9.4| 21.5 YOLO11m| 640| 51.5| 183.2 ± 2.0| 4.7 ± 0.1| 20.1| 68.0 YOLO11l| 640| 53.4| 238.6 ± 1.4| 6.2 ± 0.1| 25.3| 86.9 YOLO11x| 640| 54.7| 462.8 ± 6.7| 11.3 ± 0.2| 56.9| 194.9
模型常用训练超参数参数说明 YOLOv11 模型的训练设置包括训练过程中使用的各种超参数和配置。这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。关键的训练设置包括批量大小、学习率、动量和权重衰减。此外优化器、损失函数和训练数据集组成的选择也会影响训练过程。对这些设置进行仔细的调整和实验对于优化性能至关重要。 以下是一些常用的模型训练参数和说明
参数名默认值说明modelNone指定用于训练的模型文件。接受指向 .pt 预训练模型或 .yaml配置文件。对于定义模型结构或初始化权重至关重要。dataNone数据集配置文件的路径例如coco8.yaml).该文件包含特定于数据集的参数包括训练数据和验证数据的路径、类名和类数。epochs100训练总轮数。每个epoch代表对整个数据集进行一次完整的训练。调整该值会影响训练时间和模型性能。patience100在验证指标没有改善的情况下提前停止训练所需的epoch数。当性能趋于平稳时停止训练有助于防止过度拟合。batch16批量大小有三种模式:设置为整数(例如’ Batch 16 ‘) 60% GPU内存利用率的自动模式(’ Batch-1 ‘)或指定利用率分数的自动模式(’ Batch 0.70 )。imgsz640用于训练的目标图像尺寸。所有图像在输入模型前都会被调整到这一尺寸。影响模型精度和计算复杂度。deviceNone指定用于训练的计算设备单个 GPU (device0、多个 GPU (device0,1)、CPU(devicecpu)或苹果芯片的 MPS (devicemps).workers8加载数据的工作线程数每 RANK 多 GPU 训练。影响数据预处理和输入模型的速度尤其适用于多 GPU 设置。nameNone训练运行的名称。用于在项目文件夹内创建一个子目录用于存储训练日志和输出结果。pretrainedTrue决定是否从预处理模型开始训练。可以是布尔值也可以是加载权重的特定模型的字符串路径。提高训练效率和模型性能。optimizerauto为训练模型选择优化器。选项包括 SGD, Adam, AdamW, NAdam,RAdam, RMSProp 等或 auto 用于根据模型配置进行自动选择。影响收敛速度和稳定性lr00.01初始学习率即 SGD1E-2, Adam1E-3) .调整这个值对优化过程至关重要会影响模型权重的更新速度。lrf0.01最终学习率占初始学习率的百分比 (lr0 * lrf)与调度程序结合使用随着时间的推移调整学习率。
各损失函数作用说明 定位损失box_loss预测框与标定框之间的误差GIoU越小定位得越准 分类损失cls_loss计算锚框与对应的标定分类是否正确越小分类得越准 动态特征损失dfl_lossDFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时目标框需要缩放到特征图尺度即除以相应的stride并与预测的边界框计算Ciou Loss同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。
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】 FocalModulation模型的基本原理
参考该博客Focal Modulation NetworksFocalNets的基本原理是替换自注意力Self-Attention模块使用焦点调制focal modulation机制来捕捉图像中的长距离依赖和上下文信息。下图是自注意力和焦点调制两种方法的对比。 自注意力要求对每个查询令牌Query Token与其他令牌进行复杂的查询-键Query-Key交互和查询-值Query-Value聚合以计算注意力分数并捕捉上下文。而焦点调制则先将空间上下文以不同粒度聚合到调制器中然后以查询依赖的方式将这些调制器注入到查询令牌中。焦点调制简化了交互和聚合操作使其更轻量级。在图中自注意力部分使用红色虚线表示查询-键交互和黄色虚线表示查询-值聚合而焦点调制部分则用蓝色表示调制器聚合和黄色表示查询-调制器交互。
FocalModulation模型通过以下步骤实现 焦点上下文化用深度卷积层堆叠来编码不同范围的视觉上下文。 门控聚合通过门控机制选择性地将上下文信息聚合到每个查询令牌的调制器中。 逐元素仿射变换将聚合后的调制器通过仿射变换注入到每个查询令牌中。
下面来分别介绍这三个机制-
焦点上下文化
焦点上下文化Focal Contextualization是焦点调制Focal Modulation的一个组成部分。焦点上下文化使用一系列深度卷积层depth-wise convolutional layers来编码不同范围内的视觉上下文信息。这些层可以捕捉从近处到远处的视觉特征从而允许网络在不同层次上理解图像内容。通过这种方式网络能够在聚合上下文信息时保持对局部细节的敏感性并增强对全局结构的认识。
这张图详细比较了自注意力Self-Attention, SA和焦点调制Focal Modulation的机制并特别展示了焦点调制中的上下文聚合过程。左侧的图展示了自注意力模型如何通过键k和查询q之间的交互以及随后的聚合来生成输出。而中间和右侧的图说明了焦点调制如何通过层级化的上下文聚合和门控聚合过程替代自注意力模型的这一过程。在焦点调制中输入首先通过轻量级线性层进行处理然后通过层级化的上下文化模块和门控机制来选择性地聚合信息最终通过调制器与查询q进行交互以生成输出。
门控聚合
在Focal Modulation NetworksFocalNets中的 “门控聚合”Gated Aggregation是关键组件之一这一过程涉及使用门控机制来选择性地聚合上下文信息。以下是这个过程的详细分析 什么是门控机制 门控机制在深度学习中常用于控制信息流。它通常用于决定哪些信息应该被传递哪些应该被阻断。在循环神经网络RNN中特别是在长短期记忆网络LSTM和门控循环单元GRU中门控机制用于调节信息在时间序列数据中的流动。 门控聚合的目的 在FocalNets中门控聚合的目的是为每个查询令牌即处理中的数据单元选择性地聚合上下文信息。这意味着网络能够决定哪些特定的上下文信息对于当前处理的查询令牌是重要的从而专注于那些最相关的信息。 如何实现门控聚合 实现门控聚合可能涉及一系列计算步骤其中包括
计算上下文信息这可能涉及使用深度卷积层如文中提到的对输入图像的不同区域进行编码以捕捉从局部到全局的视觉上下文。 门控操作这一步骤涉及到一个决策过程根据当前查询令牌的特征来决定哪些上下文信息是相关的。这可能通过一个学习到的权重门来实现该权重决定了不同上下文信息的重要性。 信息聚合最后根据门控操作的结果选择性地聚合上下文信息到一个调制器中。这个调制器随后被用于调整或“调制”查询令牌的表示。 4. 门控聚合的好处 通过门控聚合FocalNets能够更有效地聚焦于对当前任务最关键的信息。这种方法提高了模型的效率和性能因为它减少了不必要信息的处理同时增强了对关键特征的关注。在视觉任务中这可能意味着更好的目标检测和图像分类性能特别是在复杂或多变的视觉环境中。
总结门控聚合是FocalNets的一个核心组成部分它通过选择性地集中处理重要的上下文信息来提升网络的效率和性能。
逐元素仿射变换
在Focal Modulation NetworksFocalNets中的第三个关键组件是逐元素仿射变换这个步骤涉及将通过门控聚合得到的调制器注入到每个查询令牌中。以下是该过程的详细分析 仿射变换的基本概念 仿射变换是一种线性变换用于对数据进行缩放、旋转、平移和倾斜等操作。在深度学习中逐元素的仿射变换通常指的是对每个元素进行线性变换这种变换可以被描述为y ax b其中x是输入y是输出a和b是变换的参数。 逐元素仿射变换的作用 在FocalNets中逐元素仿射变换的作用是将聚合后的调制器信息注入到每个查询令牌中。这个步骤对于整合上下文信息和查询令牌的原始特征非常重要。通过这种方式调制器所包含的上下文信息可以直接影响查询令牌的表示。 执行仿射变换 执行这一步骤时聚合后的调制器对每个查询令牌进行逐元素的仿射变换。在实践中这可能意味着对查询令牌的每个特征应用调制器中的相应权重a和偏差b。这样调制器中的每个元素都直接对应于查询令牌的一个特征通过调整这些特征来改变其表达。 仿射变换的效果 通过逐元素仿射变换模型能够更细致地调整每个查询令牌的特征根据上下文信息来增强或抑制某些特征。这种精细的调整机制允许网络更好地适应复杂的视觉场景提高对细节的捕捉能力从而提升了模型在各种视觉任务中的性能如目标检测和图像分类。
总结逐元素仿射变换它使得模型能够利用上下文信息来有效地调整查询令牌增强了模型对关键视觉特征的捕捉和表达能力。
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 lsknet.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分保留了最重要的结构和功能
import torch
import torch.nn as nn
from functools import partialclass Mlp(nn.Module): 多层感知机模块包含两个卷积层和一个深度卷积层 def __init__(self, in_features, hidden_featuresNone, out_featuresNone, act_layernn.GELU, drop0.):super().__init__()out_features out_features or in_features # 输出特征数hidden_features hidden_features or in_features # 隐藏层特征数self.fc1 nn.Conv2d(in_features, hidden_features, 1) # 第一个卷积层self.dwconv DWConv(hidden_features) # 深度卷积层self.act act_layer() # 激活函数self.fc2 nn.Conv2d(hidden_features, out_features, 1) # 第二个卷积层self.drop nn.Dropout(drop) # Dropout层def forward(self, x):x self.fc1(x)x self.dwconv(x)x self.act(x)x self.drop(x)x self.fc2(x)x self.drop(x)return xclass LSKblock(nn.Module): LSK模块包含空间卷积和注意力机制 def __init__(self, dim):super().__init__()self.conv0 nn.Conv2d(dim, dim, 5, padding2, groupsdim) # 深度卷积self.conv_spatial nn.Conv2d(dim, dim, 7, stride1, padding9, groupsdim, dilation3) # 空间卷积self.conv1 nn.Conv2d(dim, dim//2, 1) # 1x1卷积self.conv2 nn.Conv2d(dim, dim//2, 1) # 1x1卷积self.conv_squeeze nn.Conv2d(2, 2, 7, padding3) # 压缩卷积self.conv nn.Conv2d(dim//2, dim, 1) # 1x1卷积def forward(self, x): attn1 self.conv0(x) # 通过深度卷积attn2 self.conv_spatial(attn1) # 通过空间卷积attn1 self.conv1(attn1) # 1x1卷积attn2 self.conv2(attn2) # 1x1卷积attn torch.cat([attn1, attn2], dim1) # 拼接avg_attn torch.mean(attn, dim1, keepdimTrue) # 平均注意力max_attn, _ torch.max(attn, dim1, keepdimTrue) # 最大注意力agg torch.cat([avg_attn, max_attn], dim1) # 拼接平均和最大注意力sig self.conv_squeeze(agg).sigmoid() # 压缩并激活attn attn1 * sig[:,0,:,:].unsqueeze(1) attn2 * sig[:,1,:,:].unsqueeze(1) # 加权组合attn self.conv(attn) # 最终卷积return x * attn # 乘以输入class Attention(nn.Module): 注意力模块 def __init__(self, d_model):super().__init__()self.proj_1 nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 投影层self.activation nn.GELU() # 激活函数self.spatial_gating_unit LSKblock(d_model) # LSK模块self.proj_2 nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 投影层def forward(self, x):shortcut x.clone() # 残差连接x self.proj_1(x)x self.activation(x)x self.spatial_gating_unit(x)x self.proj_2(x)x x shortcut # 残差连接return xclass Block(nn.Module): 网络中的基本块包含注意力和多层感知机 def __init__(self, dim, mlp_ratio4., drop0., drop_path0., act_layernn.GELU):super().__init__()self.norm1 nn.BatchNorm2d(dim) # 第一层归一化self.norm2 nn.BatchNorm2d(dim) # 第二层归一化self.attn Attention(dim) # 注意力模块self.mlp Mlp(in_featuresdim, hidden_featuresint(dim * mlp_ratio), act_layeract_layer, dropdrop) # MLP模块def forward(self, x):x x self.attn(self.norm1(x)) # 注意力连接x x self.mlp(self.norm2(x)) # MLP连接return xclass OverlapPatchEmbed(nn.Module): 图像到补丁的嵌入 def __init__(self, img_size224, patch_size7, stride4, in_chans3, embed_dim768):super().__init__()self.proj nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_sizepatch_size, stridestride, padding(patch_size // 2)) # 卷积嵌入self.norm nn.BatchNorm2d(embed_dim) # 归一化层def forward(self, x):x self.proj(x) # 卷积嵌入x self.norm(x) # 归一化return xclass LSKNet(nn.Module): LSK网络结构 def __init__(self, img_size224, in_chans3, embed_dims[64, 128, 256, 512], depths[3, 4, 6, 3]):super().__init__()self.num_stages len(embed_dims) # 网络阶段数for i in range(self.num_stages):patch_embed OverlapPatchEmbed(img_sizeimg_size // (2 ** i), in_chansin_chans if i 0 else embed_dims[i - 1], embed_dimembed_dims[i])block nn.ModuleList([Block(dimembed_dims[i]) for _ in range(depths[i])]) # 生成多个Blocknorm nn.BatchNorm2d(embed_dims[i]) # 归一化层setattr(self, fpatch_embed{i 1}, patch_embed) # 动态添加属性setattr(self, fblock{i 1}, block)setattr(self, fnorm{i 1}, norm)def forward(self, x):outs []for i in range(self.num_stages):patch_embed getattr(self, fpatch_embed{i 1})block getattr(self, fblock{i 1})norm getattr(self, fnorm{i 1})x patch_embed(x) # 嵌入for blk in block:x blk(x) # 通过每个Blockx norm(x) # 归一化outs.append(x) # 保存输出return outsclass DWConv(nn.Module): 深度卷积模块 def __init__(self, dim768):super(DWConv, self).__init__()self.dwconv nn.Conv2d(dim, dim, 3, padding1, groupsdim) # 深度卷积def forward(self, x):return self.dwconv(x) # 直接返回深度卷积结果def lsknet_t(weights): LSKNet的一个变体加载权重 model LSKNet(embed_dims[32, 64, 160, 256], depths[3, 3, 5, 2])if weights:model.load_state_dict(torch.load(weights)[state_dict]) # 加载权重return modelif __name__ __main__:model lsknet_t(lsk_t_backbone-2ef8a593.pth) # 实例化模型inputs torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入for i in model(inputs):print(i.size()) # 打印输出尺寸代码核心部分分析
Mlp: 实现了一个多层感知机包含两个卷积层和一个深度卷积层用于特征提取。LSKblock: 通过深度卷积和空间卷积生成注意力特征并结合平均和最大池化进行加权。Attention: 通过残差连接和激活函数结合LSK模块实现注意力机制。Block: 组合了注意力模块和多层感知机形成网络的基本构建块。OverlapPatchEmbed: 将输入图像转换为补丁进行特征嵌入。LSKNet: 整体网络结构包含多个阶段每个阶段由嵌入层、多个Block和归一化层组成。DWConv: 实现深度卷积用于特征提取。
以上代码构成了一个深度学习模型的基础结构适用于图像处理任务。
这个文件 lsknet.py 实现了一个名为 LSKNet 的深度学习模型主要用于图像处理任务。代码中使用了 PyTorch 框架包含了多个模块和类构成了整个网络的结构。
首先文件引入了必要的库包括 PyTorch 的核心模块和一些辅助函数。接着定义了几个重要的类。Mlp 类实现了一个多层感知机结构包含了卷积层、深度卷积层、激活函数GELU和 dropout 层。这个类的 forward 方法定义了前向传播的过程。
LSKblock 类是一个核心模块主要实现了一种特定的注意力机制。它通过多个卷积层和激活函数对输入进行处理并使用 sigmoid 函数生成的权重对输入进行加权最终输出与输入相乘的结果。
Attention 类则封装了一个注意力机制它首先通过卷积层对输入进行线性变换然后经过激活函数和 LSKblock 处理最后再通过一个卷积层输出结果。这个类的设计使得网络能够关注输入特征的不同部分。
Block 类是网络的基本构建块结合了注意力机制和多层感知机。它使用了批归一化和 dropout 技术来提高模型的稳定性和泛化能力。每个 Block 由两个主要部分组成注意力部分和 MLP 部分二者通过残差连接相结合。
OverlapPatchEmbed 类负责将输入图像转换为补丁嵌入。它使用卷积层来提取特征并进行归一化处理。这个过程将输入图像划分为多个小块便于后续的处理。
LSKNet 类是整个模型的主类负责构建网络的不同阶段。它根据输入的参数设置不同的嵌入维度、深度和其他超参数。模型的前向传播方法将输入逐层传递并在每个阶段进行处理最终输出多个特征图。
DWConv 类实现了深度卷积操作主要用于 Mlp 类中。深度卷积是一种特殊的卷积方式可以有效减少参数数量和计算量。
此外文件中还定义了 update_weight 函数用于更新模型的权重。lsknet_t 和 lsknet_s 函数则分别创建了两种不同配置的 LSKNet 模型并可以加载预训练的权重。
最后在文件的主程序部分创建了一个 LSKNet 模型实例并生成了一个随机输入进行测试打印出每个输出的尺寸。这部分代码可以用于验证模型的构建是否正确。
整体来看这个文件实现了一个复杂的图像处理模型结合了多种深度学习技术具有较强的灵活性和可扩展性。
10.2 fast_kan_conv.py
以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分
import torch
import torch.nn as nnclass RadialBasisFunction(nn.Module):def __init__(self, grid_min: float -2., grid_max: float 2., num_grids: int 8, denominator: float None):初始化径向基函数RBF模块。参数- grid_min: 网格的最小值- grid_max: 网格的最大值- num_grids: 网格的数量- denominator: 用于控制基函数平滑度的分母super().__init__()# 创建从 grid_min 到 grid_max 的线性空间grid torch.linspace(grid_min, grid_max, num_grids)self.grid torch.nn.Parameter(grid, requires_gradFalse) # 将网格参数化不需要梯度self.denominator denominator or (grid_max - grid_min) / (num_grids - 1) # 计算分母def forward(self, x):前向传播计算径向基函数的输出。参数- x: 输入张量返回- 经过径向基函数变换后的输出return torch.exp(-((x[..., None] - self.grid) / self.denominator) ** 2) # 计算RBF值class FastKANConvNDLayer(nn.Module):def __init__(self, conv_class, norm_class, input_dim, output_dim, kernel_size, groups1, padding0, stride1, dilation1, ndim: int 2, grid_size8, base_activationnn.SiLU, grid_range[-2, 2], dropout0.0):初始化FastKAN卷积层。参数- conv_class: 卷积层的类如nn.Conv2d- norm_class: 归一化层的类如nn.InstanceNorm2d- input_dim: 输入维度- output_dim: 输出维度- kernel_size: 卷积核大小- groups: 分组数- padding: 填充- stride: 步幅- dilation: 膨胀- ndim: 维度1D, 2D, 3D- grid_size: 网格大小- base_activation: 基础激活函数- grid_range: 网格范围- dropout: dropout比率super(FastKANConvNDLayer, self).__init__()self.inputdim input_dimself.outdim output_dimself.kernel_size kernel_sizeself.padding paddingself.stride strideself.dilation dilationself.groups groupsself.ndim ndimself.grid_size grid_sizeself.base_activation base_activation() # 实例化基础激活函数self.grid_range grid_range# 验证分组参数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 * input_dim // groups, output_dim // groups, kernel_size, stride, padding, dilation, groups1, biasFalse) for _ in range(groups)])# 创建归一化层self.layer_norm nn.ModuleList([norm_class(output_dim // groups) for _ in range(groups)])# 初始化径向基函数self.rbf RadialBasisFunction(grid_range[0], grid_range[1], grid_size)# 初始化dropout层self.dropout nn.Dropout(pdropout) if dropout 0 else None# 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_fast_kan(self, x, group_index):快速KAN前向传播处理每个分组的输入。参数- x: 输入张量- group_index: 当前处理的分组索引返回- 输出张量# 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))if self.dropout is not None:x self.dropout(x) # 应用dropoutspline_basis self.rbf(self.layer_norm[group_index](x)) # 计算样条基spline_basis spline_basis.moveaxis(-1, 2).flatten(1, 2) # 调整维度以适应卷积层spline_output self.spline_conv[group_index](spline_basis) # 计算样条卷积输出x base_output spline_output # 合并基础输出和样条输出return xdef forward(self, x):前向传播处理所有分组的输入。参数- x: 输入张量返回- 输出张量split_x torch.split(x, self.inputdim // self.groups, dim1) # 按组分割输入output []for group_ind, _x in enumerate(split_x):y self.forward_fast_kan(_x.clone(), group_ind) # 处理每个分组output.append(y.clone())y torch.cat(output, dim1) # 合并所有分组的输出return y代码核心部分说明
RadialBasisFunction类实现了径向基函数的计算主要用于将输入映射到高维空间以便于后续的卷积操作。FastKANConvNDLayer类实现了一个灵活的卷积层支持多维卷积结合了基础卷积和样条卷积使用径向基函数来增强模型的表达能力。前向传播方法forward_fast_kan和forward方法实现了输入的处理逻辑包括分组处理、激活函数应用、dropout、样条基计算和输出合并。
这个程序文件 fast_kan_conv.py 定义了一些用于快速卷积操作的神经网络层主要包括径向基函数Radial Basis Function和多维卷积层FastKANConvNDLayer以及其一维、二维和三维的具体实现。
首先RadialBasisFunction 类是一个自定义的神经网络模块使用了径向基函数来生成平滑的基函数。它的构造函数接受最小和最大网格值、网格数量以及分母参数。网格值通过 torch.linspace 生成并且被定义为不可训练的参数。forward 方法计算输入 x 和网格之间的距离并返回经过指数函数处理的结果这个结果可以用于后续的卷积操作。
接下来FastKANConvNDLayer 类是一个多维卷积层的基类支持一维、二维和三维卷积。它的构造函数接受多个参数包括输入和输出维度、卷积核大小、分组数、填充、步幅、扩张、网格大小、基础激活函数、网格范围和丢弃率等。构造函数中会检查分组数的有效性并确保输入和输出维度可以被分组数整除。然后它初始化了基础卷积层、样条卷积层、层归一化层和径向基函数模块。根据提供的丢弃率选择适当的丢弃层。权重初始化使用了 Kaiming 均匀分布以便于训练的开始。
forward_fast_kan 方法是该类的核心部分负责处理输入数据。它首先对输入应用基础激活函数然后通过基础卷积层进行线性变换。接着如果使用了丢弃层则对输入进行丢弃处理。之后计算样条基函数并通过样条卷积层得到输出最后将基础卷积的输出和样条卷积的输出相加返回最终结果。
forward 方法将输入数据按组进行分割并对每个组调用 forward_fast_kan 方法最后将所有组的输出拼接在一起。
接下来的三个类 FastKANConv3DLayer、FastKANConv2DLayer 和 FastKANConv1DLayer 分别继承自 FastKANConvNDLayer并指定了卷积类型3D、2D 和 1D和归一化类型实例归一化。这些类的构造函数调用了基类的构造函数并传递了适当的参数。
总体而言这个程序文件实现了一种高效的卷积层结合了径向基函数和多维卷积操作适用于深度学习中的图像和信号处理任务。
10.3 test_selective_scan_easy.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
import torch
import torch.nn.functional as Fdef selective_scan_easy(us, dts, As, Bs, Cs, Ds, delta_biasNone, delta_softplusFalse, return_last_stateFalse, chunksize64):选择性扫描函数执行状态更新和输出计算。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: 状态转移矩阵形状为 (G * D, N)Bs: 影响输入的矩阵形状为 (B, G, N, L)Cs: 输出矩阵形状为 (B, G, N, L)Ds: 额外的输入影响形状为 (G * D)delta_bias: 可选的偏置形状为 (G * D)delta_softplus: 是否对 dts 应用 softplusreturn_last_state: 是否返回最后的状态chunksize: 处理的块大小返回输出张量和可选的最后状态def selective_scan_chunk(us, dts, As, Bs, Cs, hprefix):处理每个块的选择性扫描。参数us: 当前块的输入张量dts: 当前块的时间增量As: 状态转移矩阵Bs: 当前块的影响输入矩阵Cs: 当前块的输出矩阵hprefix: 前一个状态的输出返回当前块的输出和更新后的状态ts dts.cumsum(dim0) # 计算时间增量的累积和Ats torch.einsum(gdn,lbgd-lbgdn, As, ts).exp() # 计算状态转移的指数scale 1 # 缩放因子rAts Ats / scale # 归一化的状态转移duts dts * us # 计算输入的影响dtBus torch.einsum(lbgd,lbgn-lbgdn, duts, Bs) # 计算影响输入的影响hs_tmp rAts * (dtBus / rAts).cumsum(dim0) # 更新状态hs hs_tmp Ats * hprefix.unsqueeze(0) # 加上前一个状态ys torch.einsum(lbgn,lbgdn-lbgd, Cs, hs) # 计算输出return ys, hs # 返回输出和更新后的状态# 数据类型设置dtype torch.float32inp_dtype us.dtype # 输入数据类型has_D Ds is not None # 检查是否有额外的输入影响if chunksize 1:chunksize Bs.shape[-1] # 设置块大小# 处理输入数据dts dts.to(dtype)if delta_bias is not None:dts dts delta_bias.view(1, -1, 1).to(dtype) # 应用偏置if delta_softplus:dts F.softplus(dts) # 应用 softplus# 处理维度Bs Bs.unsqueeze(1) if len(Bs.shape) 3 else BsCs Cs.unsqueeze(1) if len(Cs.shape) 3 else CsB, G, N, L Bs.shapeus 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 NoneD As.shape[1] # 状态维度oys [] # 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) # 收集输出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 # 添加额外的输入影响oys oys.permute(1, 2, 3, 0).view(B, -1, L) # 调整输出维度return oys.to(inp_dtype) if not return_last_state else (oys.to(inp_dtype), hprefix.view(B, G * D, N).float()) # 返回输出和状态代码说明
函数定义selective_scan_easy 是一个选择性扫描的函数主要用于在给定输入和时间增量的情况下计算输出和状态更新。内部函数selective_scan_chunk 用于处理每个块的计算使用张量运算来更新状态和计算输出。参数处理函数首先处理输入参数包括时间增量、状态转移矩阵等并进行必要的维度调整。输出计算通过循环处理每个块调用内部函数进行状态更新和输出计算最后将结果合并并返回。
这个核心部分是实现选择性扫描的基础涉及张量运算和状态更新的逻辑。
这个程序文件 test_selective_scan_easy.py 实现了一个名为 selective_scan_easy 的函数该函数用于执行选择性扫描操作通常用于序列数据的处理尤其是在深度学习模型中。文件中包含了多个函数和类主要功能是计算和反向传播适用于 PyTorch 框架。
首先文件导入了一些必要的库包括 torch 和 pytest并定义了一些常量和模式。selective_scan_easy 函数的输入包括多个张量us, dts, As, Bs, Cs, Ds这些张量代表了批量数据、时间步长、状态转移矩阵等。函数内部定义了一个嵌套函数 selective_scan_chunk用于处理数据块的选择性扫描逻辑。
在 selective_scan_easy 函数中首先对输入数据进行类型转换和形状调整以确保它们符合后续计算的要求。接着函数通过循环分块处理输入数据调用 selective_scan_chunk 进行计算最终将结果合并并返回。
SelectiveScanEasy 类是一个自定义的 PyTorch 自动求导函数包含 forward 和 backward 方法。forward 方法实现了前向传播逻辑计算输出和最后的状态backward 方法实现了反向传播逻辑计算梯度。该类支持混合精度计算使用了 torch.cuda.amp.custom_fwd 和 torch.cuda.amp.custom_bwd 装饰器。
此外文件还定义了多个版本的选择性扫描函数如 selective_scan_easyv2 和 selective_scan_easyv3这些版本在实现细节上有所不同可能会针对不同的场景进行优化。
文件的最后部分是一个测试函数 test_selective_scan使用 pytest 框架对选择性扫描函数进行单元测试。测试中使用了多种参数组合验证了函数的正确性和性能。
总的来说这个程序文件实现了一个高效的选择性扫描机制适用于处理序列数据的深度学习任务并通过测试确保了其功能的正确性。
10.4 mamba_yolo.py
以下是代码中最核心的部分并附上详细的中文注释
import torch
import torch.nn as nn
from einops import rearrangeclass LayerNorm2d(nn.Module):2D层归一化模块def __init__(self, normalized_shape, eps1e-6, elementwise_affineTrue):super().__init__()# 初始化LayerNormnormalized_shape为归一化的形状self.norm nn.LayerNorm(normalized_shape, eps, elementwise_affine)def forward(self, x):# 将输入x的形状从 (B, C, H, W) 转换为 (B, H, W, C)x rearrange(x, b c h w - b h w c).contiguous()# 应用LayerNormx self.norm(x)# 将输出的形状转换回 (B, C, H, W)x rearrange(x, b h w c - b c h w).contiguous()return xclass CrossScan(torch.autograd.Function):交叉扫描操作staticmethoddef forward(ctx, x: torch.Tensor):B, C, H, W x.shapectx.shape (B, C, H, W)# 创建一个新的张量存储交叉扫描的结果xs x.new_empty((B, 4, C, H * W))xs[:, 0] x.flatten(2, 3) # 原始顺序xs[:, 1] x.transpose(dim02, dim13).flatten(2, 3) # 转置后的顺序xs[:, 2:4] torch.flip(xs[:, 0:2], dims[-1]) # 翻转的顺序return xsstaticmethoddef backward(ctx, ys: torch.Tensor):B, C, H, W ctx.shapeL H * W# 计算反向传播的梯度ys ys[:, 0:2] ys[:, 2:4].flip(dims[-1]).view(B, 2, -1, L)y ys[:, 0] ys[:, 1].view(B, -1, W, H).transpose(dim02, dim13).contiguous().view(B, -1, L)return y.view(B, -1, H, W)class SelectiveScanCore(torch.autograd.Function):选择性扫描核心操作staticmethodtorch.cuda.amp.custom_fwddef forward(ctx, u, delta, A, B, C, DNone, delta_biasNone, delta_softplusFalse, nrows1, backnrows1):# 确保输入是连续的if u.stride(-1) ! 1:u u.contiguous()if delta.stride(-1) ! 1:delta delta.contiguous()if D is not None and D.stride(-1) ! 1:D D.contiguous()if B.stride(-1) ! 1:B B.contiguous()if C.stride(-1) ! 1:C C.contiguous()# 处理输入的维度if B.dim() 3:B B.unsqueeze(dim1)ctx.squeeze_B Trueif C.dim() 3:C C.unsqueeze(dim1)ctx.squeeze_C True# 选择性扫描的前向操作out, x, *rest selective_scan_cuda_core.fwd(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, delta_softplus, 1)ctx.save_for_backward(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x)return outstaticmethodtorch.cuda.amp.custom_bwddef backward(ctx, dout, *args):u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x ctx.saved_tensorsif dout.stride(-1) ! 1:dout dout.contiguous()# 选择性扫描的反向操作du, ddelta, dA, dB, dC, dD, ddelta_bias, *rest selective_scan_cuda_core.bwd(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, dout, x, ctx.delta_softplus, 1)return (du, ddelta, dA, dB, dC, dD, ddelta_bias, None, None, None, None)def cross_selective_scan(x: torch.Tensor, x_proj_weight: torch.Tensor, dt_projs_weight: torch.Tensor, A_logs: torch.Tensor, Ds: torch.Tensor, out_norm: torch.nn.Module None):交叉选择性扫描操作B, D, H, W x.shapeD, N A_logs.shapeK, D, R dt_projs_weight.shapeL H * W# 进行交叉扫描xs CrossScan.apply(x)# 进行权重投影x_dbl torch.einsum(b k d l, k c d - b k c l, xs, x_proj_weight)dts, Bs, Cs torch.split(x_dbl, [R, N, N], dim2)dts torch.einsum(b k r l, k d r - b k d l, dts, dt_projs_weight)# HiPPO矩阵As -torch.exp(A_logs.to(torch.float)) # (k * c, d_state)Bs Bs.contiguous()Cs Cs.contiguous()Ds Ds.to(torch.float) # (K * c)# 选择性扫描ys: torch.Tensor SelectiveScanCore.apply(xs, dts, As, Bs, Cs, Ds)return ysclass SS2D(nn.Module):2D选择性扫描模块def __init__(self, d_model96, d_state16, ssm_ratio2.0, ssm_rank_ratio2.0):super().__init__()self.d_model d_modelself.d_state d_stateself.ssm_ratio ssm_ratioself.ssm_rank_ratio ssm_rank_ratio# 输入投影层self.in_proj nn.Conv2d(d_model, int(ssm_ratio * d_model), kernel_size1)# 输出投影层self.out_proj nn.Conv2d(int(ssm_ratio * d_model), d_model, kernel_size1)def forward(self, x: torch.Tensor):# 前向传播x self.in_proj(x)x cross_selective_scan(x, self.x_proj_weight, self.dt_projs_weight, self.A_logs, self.Ds)x self.out_proj(x)return xclass VSSBlock_YOLO(nn.Module):YOLO模型中的VSSBlock模块def __init__(self, in_channels: int, hidden_dim: int):super().__init__()self.proj_conv nn.Conv2d(in_channels, hidden_dim, kernel_size1)self.ss2d SS2D(d_modelhidden_dim)def forward(self, input: torch.Tensor):input self.proj_conv(input) # 投影x self.ss2d(input) # 选择性扫描return x代码说明
LayerNorm2d: 实现了2D层归一化适用于图像数据。CrossScan: 实现了交叉扫描操作前向传播和反向传播均定义。SelectiveScanCore: 实现了选择性扫描的核心功能包含前向和反向传播。cross_selective_scan: 结合交叉扫描和选择性扫描的操作。SS2D: 2D选择性扫描模块包含输入和输出投影层。VSSBlock_YOLO: YOLO模型中的VSSBlock模块整合了投影和选择性扫描。
这些模块和功能构成了深度学习模型中的关键部分尤其是在处理图像数据时。
这个程序文件 mamba_yolo.py 是一个用于实现 YOLOYou Only Look Once目标检测模型的 PyTorch 代码。文件中定义了多个类和函数主要用于构建模型的不同模块包括层归一化、卷积、选择性扫描等。以下是对代码的详细说明。
首先文件导入了一些必要的库包括 torch、math、functools 和 torch.nn 等后者用于构建神经网络层。还使用了 einops 库来进行张量的重排和重复操作timm.layers 中的 DropPath 用于实现随机丢弃路径的功能。
接下来定义了一个 LayerNorm2d 类它是对二维数据进行层归一化的实现。其 forward 方法将输入张量的维度从 (batch, channels, height, width) 转换为 (batch, height, width, channels)然后进行归一化处理最后再转换回原来的维度。
autopad 函数用于根据卷积核的大小自动计算填充量以确保输出形状与输入形状相同。
接下来的 CrossScan 和 CrossMerge 类实现了交叉扫描和交叉合并的功能这些操作对于处理特征图的不同维度和方向非常重要。它们的 forward 和 backward 方法定义了前向传播和反向传播的计算过程。
SelectiveScanCore 类实现了选择性扫描的核心功能提供了前向和反向传播的计算方法。选择性扫描是一种高效的计算方法用于处理序列数据。
cross_selective_scan 函数是一个高层次的接口用于执行选择性扫描操作接受多个输入参数并返回处理后的输出。
SS2D 类是一个主要的模块结合了选择性扫描和卷积操作。它的构造函数定义了多个参数包括模型的维度、状态维度、卷积层的参数等。forward 方法实现了前向传播的逻辑结合了输入投影、卷积和选择性扫描的操作。
RGBlock 和 LSBlock 类实现了残差块和层次块的功能分别用于构建模型的不同部分。它们包含了卷积层、激活函数和丢弃层。
XSSBlock 和 VSSBlock_YOLO 类是 YOLO 模型的关键模块结合了多个子模块以实现复杂的特征提取和处理。它们的构造函数中定义了输入和输出的维度、激活函数、丢弃率等参数并在 forward 方法中实现了具体的前向传播逻辑。
SimpleStem 类是模型的输入处理模块负责将输入图像通过卷积层进行特征提取。
最后VisionClueMerge 类用于合并不同特征图的输出以便于后续的处理。
整体来看这个文件实现了一个复杂的神经网络结构结合了多种技术以提高目标检测的性能。通过使用选择性扫描、残差连接和多种卷积操作模型能够有效地提取和处理图像特征。
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/Security-Detection113
参考原始博客2: https://github.com/Qunmasj-Vision-Studio/Security-Detection113
