改进yolo11-RepHGNetV2等200+全套创新点大全：红外下热故障检测系统源码＆数据集全套
1.图片效果展示
项目来源 人工智能促进会 2024.11.03
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
随着工业自动化和智能制造的快速发展，设备的可靠性和安全性日益受到重视。热故障作为设备故障的一种重要表现形式，常常在设备运行过程中引发严重的安全隐患和经济损失。因此，开发高效的热故障检测系统显得尤为重要。近年来，红外热成像技术因其非接触、实时监测的特点，逐渐成为热故障检测领域的重要手段。然而，传统的红外图像分析方法往往依赖于人工经验，效率低下且容易受到主观因素的影响。为了解决这一问题，基于深度学习的目标检测技术逐渐被引入到热故障检测中。
YOLO（You Only Look Once）系列模型因其快速的检测速度和较高的准确率，已成为目标检测领域的热门选择。YOLOv11作为该系列的最新版本，进一步提升了模型的性能和适应性。然而，针对红外热成像图像的特征，YOLOv11在实际应用中仍存在一定的局限性。因此，改进YOLOv11以适应红外热故障检测的需求，具有重要的研究价值和实际意义。
本研究将基于一个包含600幅红外热成像图像的数据集，专注于“故障”这一类别的检测。通过对YOLOv11模型的改进，结合红外图像的特性，旨在提高热故障的检测精度和速度。该研究不仅为工业设备的热故障监测提供了一种新的解决方案，也为深度学习在红外图像分析中的应用拓展了新的思路。最终，期望能够实现对设备热故障的实时、准确检测，从而提高设备的运行安全性和经济效益，为智能制造的发展贡献力量。
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: 1
names: [‘Fault’]
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“thermal-dataset”，专门用于训练和改进YOLOv11模型，以实现红外下的热故障检测系统。该数据集的设计旨在为机器学习算法提供丰富的热成像数据，以便更准确地识别和分类设备故障。数据集中包含一个类别，即“Fault”，这表明该数据集专注于检测与设备故障相关的热异常现象。
“thermal-dataset”中的数据样本均为红外热成像图像，这些图像捕捉了在不同工作条件下设备的热分布情况。数据集的构建过程中，研究团队通过对多种设备进行监测，收集了大量的热成像数据，确保数据的多样性和代表性。这些图像不仅涵盖了正常工作状态下的设备热特征，还包括了多种故障状态下的热表现，从而为模型的训练提供了丰富的正负样本。
在数据集的标注过程中，所有图像均经过专业人员的仔细审核和标注，确保每个样本的准确性和可靠性。通过这种方式，数据集能够有效地帮助YOLOv11模型学习到故障的热特征，从而提升其在实际应用中的检测能力。此外，数据集的大小和样本的多样性也经过精心设计，以便于模型在训练过程中获得更好的泛化能力。
综上所述，“thermal-dataset”不仅为红外下的热故障检测提供了坚实的数据基础，也为改进YOLOv11模型的性能奠定了良好的基础。通过利用这一数据集，研究团队期望能够开发出更加高效和准确的热故障检测系统，为工业设备的维护和管理提供有力支持。
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 [14:42<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 0.0843Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size2/200 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 0.0845Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size3/200 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
7.原始YOLOv11算法讲解
其实到了YOLOV11 基本创新点就不太多了，主要就是大家互相排列组合复用不同的网络模块、损失函数和样本匹配策略，需要注意YOLO V5、V8 V11
都是1个公司的，其余的个人建议看看V8的，剩下的了解就好。
V11支持多种视觉任务：物体检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向物体检测（OBB）。
YOLOv11
基本和YOLOV8同源，甚至git目前都是1个，部分代码注释还是YOLOV8的，所以建议先看我写的YOLOV8相关博客，对比YOLOV8主要涉及到：
*backbone 中的使用C2f模块 变为 c3k2 模块。
*backbone 中的最后一层（sppf层）后增加了C2PSA模块。
*head 解耦头中的分类检测头两个Conv 变为 DWConv。
整体技术而言：
*backbone 使用了C2K2模块+最后SPPF模块级联C2PSA模块；
*neck 使用PAN结构，并且里面也使用C3K2模块；
*head使用了anchor-free + Decoupled-head，其中回归头使用正常的卷积，分类头使用DWConv；
*损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL的组合；
*框匹配策略由静态匹配改为了Task-Aligned Assigner匹配方式；
*训练策略没有提及，其中YOLOV8可以参考如下最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作、训练总 epoch 数从 300 提升到了 500。
主要思路
配置文件：ultralytics/ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml at main ·
ultralytics/ultralytics ·
GitHub
解析函数：ultralytics/ultralytics/nn/tasks.py at main · ultralytics/ultralytics ·
GitHub
具体细节
input
输入要求以及预处理，可选项比较多，可以参考这个配置文件：ultralytics/ultralytics/cfg/default.yaml at main
· ultralytics/ultralytics ·
GitHub 的Hyperparameters 部分。
基础输入仍然为640*640。预处理就是熟悉的letterbox（根据参数配置可以为不同的缩放填充模式，主要用于resize到640）+
转换rgb、chw、int8(0-255)->float（0-1），注意没有归一化操作。需要注意的是作者实现的mosaic和网上看到的不同，对比如下图（左边网上版本，右边是YOLO的实现）。并且作者添加了在最后10轮关闭mosaic增强（YOLOV8开始支持，具体原因个人的经验如我的这篇文章：yolov5
mosaic相关，关闭参数在 Train settings 部分的close_mosaic 选项）
backbone
主干网络以及改进
这里不去特意强调对比YOLOv5、V8等等的改进，因为各个系列都在疯狂演进，个人认为没必要花费时间看差异，着重看看一些比较重要的模块即可。源代码：
大多数模块：ultralytics/ultralytics/nn/modules/block.py at main ·
ultralytics/ultralytics ·
GitHub
head 部分：ultralytics/ultralytics/nn/modules/head.py at main ·
ultralytics/ultralytics ·
GitHub
串联模块构造网络：ultralytics/ultralytics/nn/tasks.py at main ·
ultralytics/ultralytics ·
GitHub
1）CBS 模块（后面叫做Conv）
就是pytorch 自带的conv + BN +SiLU，这里对应上面的配置文件的Conv 的 args 比如[64, 3, 2] 就是 conv2d
的c2=64、k=3、 s =2、c1 自动为上一层参数、p 为自动计算，真实需要计算scales 里面的with 和 max_channels 缩放系数。
这里连续使用两个3*3卷积stride为2的CBS模块直接横竖各降低了4倍分辨率（整体变为原来1/16）。这个还是比较猛的，敢在如此小的感受野下连续两次仅仅用一层卷积就下采样,当然作为代价它的特征图还是比较厚的分别为16、32。
class 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, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):"""Initialize Conv layer with given arguments including activation."""super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)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))
2）c3k2 模块
Bottleneck
有两种结构，需要参数shortcut和两个conv的宽度是否相同来控制。
C3 & C3K
都是CSP bottleneck module with 3 convolutions, C3 代表3个卷积层，
K代表其中bottleneck中的卷积核为支持自定义，其实这里c3k作者使用的默认的33卷积核也就等同于使用c3(c3是33卷积核)。
c2f & c3k2
其实也就是仿照YOLOv7 的ELAN
结构，通过更多的分支夸层链接，丰富了模型的梯度流。C3K2模块其实就是C2F模块转变出来的，它代码中有一个设置，就是当c3k这个参数为FALSE的时候，C3K2模块就是C2F模块，也就是说它的Bottleneck是普通的Bottleneck；反之当它为true的时候，将Bottleneck模块替换成C3K模块。模块中存在
Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了。需要针对自己的硬件进行测试看对最终推理速度的影响。
可视化关系如下，这里需要注意配置文件中的参数，比如21行[-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]
512代表宽度、false代表是否使用shortcut、0.25代表c2f的宽度缩放。也就是第一个Conv的输出宽度。
源代码如下:
class Bottleneck(nn.Module):"""Standard bottleneck."""def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5):"""Initializes a standard bottleneck module with optional shortcut connection and configurable parameters."""super().__init__()c_ = int(c2 * e) # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1)self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g)self.add = shortcut and c1 == c2def forward(self, x):"""Applies the YOLO FPN to input data."""return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))class C3(nn.Module):"""CSP Bottleneck with 3 convolutions."""def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):"""Initialize the CSP Bottleneck with given channels, number, shortcut, groups, and expansion values."""super().__init__()c_ = int(c2 * e) # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # optional act=FReLU(c2)self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=((1, 1), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))def forward(self, x):"""Forward pass through the CSP bottleneck with 2 convolutions."""return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))class C3k(C3):"""C3k is a CSP bottleneck module with customizable kernel sizes for feature extraction in neural networks."""def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5, k=3):"""Initializes the C3k module with specified channels, number of layers, and configurations."""super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)c_ = int(c2 * e) # hidden channels# self.m = nn.Sequential(*(RepBottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0) for _ in range(n)))self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0) for _ in range(n)))class C2f(nn.Module):"""Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):"""Initializes a CSP bottleneck with 2 convolutions and n Bottleneck blocks for faster processing."""super().__init__()self.c = int(c2 * e) # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1) # optional act=FReLU(c2)self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))def forward(self, x):"""Forward pass through C2f layer."""y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))def forward_split(self, x):"""Forward pass using split() instead of chunk()."""y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)return self.cv2(torch.cat(y, 1))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))
3）sppf 模块
对比spp，将简单的并行max pooling 改为串行+并行的方式。对比如下（左边是SPP，右边是SPPF）：
class SPPF(nn.Module):# Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocherdef __init__(self, c1, c2, k=5): # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))super().__init__()c_ = c1 // 2 # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)def forward(self, x):x = self.cv1(x)with warnings.catch_warnings():warnings.simplefilter('ignore') # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warningy1 = self.m(x)y2 = self.m(y1)return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))
4）C2PSA 模块
C2PSA它结合了PSA(Pointwise Spatial
Attention)块，用于增强特征提取和注意力机制。下面的图建议从左到右看，这样才能更有条理的理解，其实PSA个人感觉就是仿着VIT
的Attention来做的，是把输入C2PSA的特征图的hw 看做VIT 的path数（也可以理解为NLP中token 个数），特征图的channel
数看做VIT特征维度（CNN的宽度，或者理解为NLP中token
编码后的特征维度），然后计算出QKV（这里需要注意第四幅图的QKV是值，不是操作，所以标注成了圆角矩形，这里是为了大家好理解），这里的Attention其实是在hw维度计算空间Attention，个人感觉是强制给了全局感受野，并且并联了一个33的深度可分离卷积的单空间部分，就是仅在每一个特征图上进行33卷积，具体实现是通过pytorch
conv2d 的
group参数设置为特征图的通道数。特别的关于Conv的参数分别为：输入通道数、输出通道数、卷积核尺寸、pad尺寸、group数、是否有激活函数（默认silu）。图中的最后一幅省略了一些细节，可以参考源码。
注意区别C2fPSA，C2fPSA才是对 C2f 模块的扩展，通过在标准 C2f 模块中引入 PSA
块，C2fPSA实现了更强大的注意力机制，从而提高了模型对重要特征的捕捉能力。作者实现了该模块但最终没有使用。
涉及的源码：
class Attention(nn.Module):"""Attention module that performs self-attention on the input tensor.Args:dim (int): The input tensor dimension.num_heads (int): The number of attention heads.attn_ratio (float): The ratio of the attention key dimension to the head dimension.Attributes:num_heads (int): The number of attention heads.head_dim (int): The dimension of each attention head.key_dim (int): The dimension of the attention key.scale (float): The scaling factor for the attention scores.qkv (Conv): Convolutional layer for computing the query, key, and value.proj (Conv): Convolutional layer for projecting the attended values.pe (Conv): Convolutional layer for positional encoding."""def __init__(self, dim, num_heads=8, attn_ratio=0.5):"""Initializes multi-head attention module with query, key, and value convolutions and positional encoding."""super().__init__()self.num_heads = num_headsself.head_dim = dim // num_headsself.key_dim = int(self.head_dim * attn_ratio)self.scale = self.key_dim**-0.5nh_kd = self.key_dim * num_headsh = dim + nh_kd * 2self.qkv = Conv(dim, h, 1, act=False)self.proj = Conv(dim, dim, 1, act=False)self.pe = Conv(dim, dim, 3, 1, g=dim, act=False)def forward(self, x):"""Forward pass of the Attention module.Args:x (torch.Tensor): The input tensor.Returns:(torch.Tensor): The output tensor after self-attention."""B, C, H, W = x.shapeN = H * Wqkv = self.qkv(x)q, k, v = qkv.view(B, self.num_heads, self.key_dim * 2 + self.head_dim, N).split([self.key_dim, self.key_dim, self.head_dim], dim=2)attn = (q.transpose(-2, -1) @ k) * self.scaleattn = attn.softmax(dim=-1)x = (v @ attn.transpose(-2, -1)).view(B, C, H, W) + self.pe(v.reshape(B, C, H, W))x = self.proj(x)return xclass PSABlock(nn.Module):"""PSABlock class implementing a Position-Sensitive Attention block for neural networks.This class encapsulates the functionality for applying multi-head attention and feed-forward neural network layerswith optional shortcut connections.Attributes:attn (Attention): Multi-head attention module.ffn (nn.Sequential): Feed-forward neural network module.add (bool): Flag indicating whether to add shortcut connections.Methods:forward: Performs a forward pass through the PSABlock, applying attention and feed-forward layers.Examples:Create a PSABlock and perform a forward pass>>> psablock = PSABlock(c=128, attn_ratio=0.5, num_heads=4, shortcut=True)>>> input_tensor = torch.randn(1, 128, 32, 32)>>> output_tensor = psablock(input_tensor)"""def __init__(self, c, attn_ratio=0.5, num_heads=4, shortcut=True) -> None:"""Initializes the PSABlock with attention and feed-forward layers for enhanced feature extraction."""super().__init__()self.attn = Attention(c, attn_ratio=attn_ratio, num_heads=num_heads)self.ffn = nn.Sequential(Conv(c, c * 2, 1), Conv(c * 2, c, 1, act=False))self.add = shortcutdef forward(self, x):"""Executes a forward pass through PSABlock, applying attention and feed-forward layers to the input tensor."""x = x + self.attn(x) if self.add else self.attn(x)x = x + self.ffn(x) if self.add else self.ffn(x)return xclass 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 processingcapabilities. 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 == c2self.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))
3、neck & head
1）检测头
YOLOV11 Head 部分和YOLOV8是近似的，所以简单对比YOLOV5、V8、V11。
如上面图，上边是YOLOV5 的结构，中是YOLOv8 的结构，下面是YOLOV11 结构
Yolov5: 检测和分类共用一个卷积（coupled head）并且是anchor based ,其 卷积输出为（5+N class）*3，其中
5为bbox 四个值（具体代表什么不同版本略有不同，官方git有说明，历史版本见 目标检测算法——YOLOV5 ）+ 一个obj 值
（是否有目标，这个是从YOLO V1 传承下来的，个人感觉有点绕和不合理，并且后面取消），N class 为类别数，3为anchor 的数量，默认是3个。
YOLOv8：检测和分类的卷积是解耦的（decoupled），如中图，上面一条卷积支路是回归框，框的特征图channel为4*regmax，关于这个regmax
后面我们详细的解释,并不是anchor；分类的channel 为类别数。
YOLOV11：检测和分类的卷积是解耦的（decoupled），如右图，上面一条卷积支路是回归框，框的特征图channel为4*regmax，关于这个regmax
后面我们详细的解释,并不是anchor；分类的channel 为类别数，分类使用深度可分离卷积替代常规卷积降低计算量。
源码部分如下
class Detect(nn.Module):"""YOLO Detect head for detection models."""dynamic = False # force grid reconstructionexport = False # export modeend2end = False # end2endmax_det = 300 # max_detshape = Noneanchors = torch.empty(0) # initstrides = torch.empty(0) # initdef __init__(self, nc=80, ch=()):"""Initializes the YOLO detection layer with specified number of classes and channels."""super().__init__()self.nc = nc # number of classesself.nl = len(ch) # number of detection layersself.reg_max = 16 # DFL channels (ch[0] // 16 to scale 4/8/12/16/20 for n/s/m/l/x)self.no = nc + self.reg_max * 4 # number of outputs per anchorself.stride = torch.zeros(self.nl) # strides computed during buildc2, c3 = max((16, ch[0] // 4, self.reg_max * 4)), max(ch[0], min(self.nc, 100)) # channelsself.cv2 = nn.ModuleList(nn.Sequential(Conv(x, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for x in ch)self.cv3 = nn.ModuleList(nn.Sequential(nn.Sequential(DWConv(x, x, 3), Conv(x, c3, 1)),nn.Sequential(DWConv(c3, c3, 3), Conv(c3, c3, 1)),nn.Conv2d(c3, self.nc, 1),)for x in ch)self.dfl = DFL(self.reg_max) if self.reg_max > 1 else nn.Identity()if self.end2end:self.one2one_cv2 = copy.deepcopy(self.cv2)self.one2one_cv3 = copy.deepcopy(self.cv3)def forward(self, x):"""Concatenates and returns predicted bounding boxes and class probabilities."""if self.end2end:return self.forward_end2end(x)for i in range(self.nl):x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1)if self.training: # Training pathreturn xy = self._inference(x)return y if self.export else (y, x)
因此主要的变化可以认为有三个：（1）coupled head -> decoupled head ；（2）obj 分支消失；（3）anchor
based——> anchor free ; 4) 深度可分离卷积。
（1）coupled head -> decoupled head
这个解耦操作，看YOLO x 的论文，约有1% 的提升。逻辑和实现都比较直观易懂，不再赘述。
（2）obj 分支消失；
这个其实我自己再看YOLO V1 的时候就有疑问，它存在的意义。后来人们发现，其实obj
的在训练和推理过程中存在逻辑不一致性。具体而言（摘自“https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786”）
A。用法不一致。训练的时候，分类和质量估计各自训练自个儿的，但测试的时候却又是乘在一起作为NMS score排序的依据，这个操作显然没有end-to-
end，必然存在一定的gap。（个人认为还好，就是两个监督信号）
B。对象不一致。借助Focal
Loss的力量，分类分支能够使得少量的正样本和大量的负样本一起成功训练，但是质量估计通常就只针对正样本训练。那么，对于one-
stage的检测器而言，在做NMS
score排序的时候，所有的样本都会将分类score和质量预测score相乘用于排序，那么必然会存在一部分分数较低的“负样本”的质量预测是没有在训练过程中有监督信号的，对于大量可能的负样本，他们的质量预测是一个未定义行为。这就很有可能引发这么一个情况：一个分类score相对低的真正的负样本，由于预测了一个不可信的极高的质量score，而导致它可能排到一个真正的正样本（分类score不够高且质量score相对低）的前面。问题一如图所示：
（3）anchor based——> anchor free
这里主要涉及怎么定义回归内容以及如何匹配GT框的问题。也就是如下：
2）匹配策略
A。回归的内容当前版本就是回归的lftp四个值（这四个值是距离匹配到的anchor 点的距离值！不是图片的绝对位置）。后面推理阶段通过
dist2bbox函数转换为需要的格式：
https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/cc3c774bde86ffce694d202b7383da6cc1721c1b/ultralytics/nn/modules.py#L378
https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/cc3c774bde86ffce694d202b7383da6cc1721c1b/ultralytics/yolo/utils/tal.py#L196。
def dist2bbox(distance, anchor_points, xywh=True, dim=-1):"""Transform distance(ltrb) to box(xywh or xyxy)."""lt, rb = torch.split(distance, 2, dim)x1y1 = anchor_points - ltx2y2 = anchor_points + rbif xywh:c_xy = (x1y1 + x2y2) / 2wh = x2y2 - x1y1return torch.cat((c_xy, wh), dim) # xywh bboxreturn torch.cat((x1y1, x2y2), dim) # xyxy bbox
B.匹配策略
YOLOv5 采用静态的匹配策略，V8采用了动态的TaskAlignedAssigner，其余常见的动态匹配还有： YOLOX 的 simOTA、TOOD
的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner。
TaskAligned使用分类得分和IoU的高阶组合来衡量Task-Alignment的程度。使用上面公式来对每个实例计算Anchor-level
的对齐程度：s 和 u 分别为分类得分和 IoU 值，α 和 β 为权重超参。t 可以同时控制分类得分和IoU 的优化来实现 Task-
Alignment，可以引导网络动态的关注于高质量的Anchor。采用一种简单的分配规则选择训练样本：对每个实例，选择m个具有最大t值的Anchor作为正样本，选择其余的Anchor作为负样本。然后，通过损失函数(针对分类与定位的对齐而设计的损失函数)进行训练。
代码地址：ultralytics/ultralytics/yolo/utils/tal.py at
c0c0c138c12699807ff9446f942cb3bd325d670b · ultralytics/ultralytics ·
GitHub
默认参数如下（当前版本这些超参没有提供修改的接口，如需修改需要在源码上进行修改）：
4、loss function
损失函数设计
Loss 计算包括 2 个分支： 分类和回归分支，没有了之前的 objectness 分支。
分类分支依然采用 BCE Loss。回归分支使用了 Distribution Focal Loss（DFL Reg_max默认为16）+ CIoU
Loss。3 个 Loss
采用一定权重比例加权即可（默认如下：https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/yolo/configs/default.yaml#L83）。
这里重点介绍一下DFL损失。目前被广泛使用的bbox表示可以看作是对bbox方框坐标建模了单一的狄拉克分布。但是在复杂场景中，一些检测对象的边界并非十分明确。如下图左面所示，对于滑板左侧被水花模糊，引起对左边界的预测分布是任意而扁平的，对右边界的预测分布是明确而尖锐的。对于这个问题，有学者提出直接回归一个任意分布来建模边界框，使用softmax实现离散的回归，将狄拉克分布的积分形式推导到一般形式的积分形式来表示边界框。
狄拉克分布可以认为在一个点概率密度为无穷大，其他点概率密度为0，这是一种极端地认为离散的标签时绝对正确的。
因为标签是一个离散的点，如果把标签认为是绝对正确的目标，那么学习出的就是狄拉克分布，概率密度是一条尖锐的竖线。然而真实场景，物体边界并非是十分明确的，因此学习一个宽范围的分布更为合理。我们需要获得的分布虽然不再像狄拉克分布那么极端（只存在标签值），但也应该在标签值附近。因此学者提出Distribution
Focal
Loss损失函数，目的让网络快速聚焦到标签附近的数值，是标签处的概率密度尽量大。思想是使用交叉熵函数，来优化标签y附近左右两个位置的概率，是网络分布聚焦到标签值附近。如下公式。Si
是网络的sigmod 输出（因为真是是多分类，所以是softmax），yi 和 yi+1 是上图的区间顺序，y是label
值。
具体而言，针对我们将DFL的超参数Reg_max 设置为16的情况下：
A。训练阶段：我们以回归left为例：目标的label 转换为ltrb后，y = （ left - 匹配到的anchor 中心点 x 坐标）/
当前的下采样倍数，假设求得3.2。那么i 就应该为3，yi = 3 ,yi+1 = 4。
B。推理阶段：因为没有label，直接将16个格子进行积分（离散变量为求和，也就是期望）结果就是最终的坐标偏移量（再乘以下采样倍数+
匹配到的anchor的对应坐标）
DFL的实现方式其实就是一个卷积：ultralytics/ultralytics/nn/modules.py at
cc3c774bde86ffce694d202b7383da6cc1721c1b · ultralytics/ultralytics ·
GitHub
NOTE：作者代码中的超参数Reg_max是写死的——16，并且代码内部做了强制截断到16，如果要修改需要修改源码，如果你的输入是640，最大下采样到2020，那么16是够用的，如果输入没有resize或者超过了640一定要自己设置这个Reg_max参数，否则如果目标尺寸还大，将无法拟合到这个偏移量。
比如12801280的图片，目标1280*960，最大下采样32倍，1280/32/2=20 > 16(除以2是因为是一半的偏移量)，超过了dfl
滑板右侧那个图的范围。至于为什么叫focal
loss的变体，有兴趣看一下这个https://zhuanlan.zhihu.com/p/357415257和https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786就可以，这里不再赘述是因为，如果先看这些，很容易犯晕，反而抓不住DFL
我认为的重点（离散的分布形式）
class DFL(nn.Module):# Integral module of Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Loss https://ieeexplore.ieee.org/document/9792391def __init__(self, c1=16):super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1, 1, 1, bias=False).requires_grad_(False)x = torch.arange(c1, dtype=torch.float)self.conv.weight.data[:] = nn.Parameter(x.view(1, c1, 1, 1))self.c1 = c1def forward(self, x):b, c, a = x.shape # batch, channels, anchorsreturn self.conv(x.view(b, 4, self.c1, a).transpose(2, 1).softmax(1)).view(b, 4, a)# return self.conv(x.view(b, self.c1, 4, a).softmax(1)).view(b, 4, a)
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】
空间和通道重建卷积SCConv
参考该博客提出的一种高效的卷积模块，称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution)，以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。提出的SCConv由空间重构单元(SRU)和信道重构单元(CRU)两个单元组成。
（1）SRU根据权重分离冗余特征并进行重构，以抑制空间维度上的冗余，增强特征的表征。
（2）CRU采用分裂变换和融合策略来减少信道维度的冗余以及计算成本和存储。
（3）SCConv是一种即插即用的架构单元，可直接用于替代各种卷积神经网络中的标准卷积。实验结果表明，scconvo嵌入模型能够通过减少冗余特征来获得更好的性能，并且显著降低了复杂度和计算成本。
SCConv如图所示，它由两个单元组成，空间重建单元(SRU)和通道重建单元(CRU)，以顺序的方式放置。具体而言，对于瓶颈残差块中的中间输入特征X，首先通过SRU运算获得空间细化特征Xw，然后利用CRU运算获得信道细化特征Y。SCConv模块充分利用了特征之间的空间冗余和通道冗余，可以无缝集成到任何CNN架构中，以减少中间特征映射之间的冗余并增强CNN的特征表示。
SRU单元用于空间冗余
为了利用特征的空间冗余，引入了空间重构单元(SRU)，如图2所示，它利用了分离和重构操作。
分离操作 的目的是将信息丰富的特征图与空间内容对应的信息较少的特征图分离开来。我们利用组归一化(GN)层中的比例因子来评估不同特征图的信息内容。具体来说，给定一个中间特征映射X∈R N×C×H×W，首先通过减去平均值µ并除以标准差σ来标准化输入特征X，如下所示:
其中µ和σ是X的均值和标准差，ε是为了除法稳定性而加入的一个小的正常数，γ和β是可训练的仿射变换。
GN层中的可训练参数\gamma \in R^{C}用于测量每个批次和通道的空间像素方差。更丰富的空间信息反映了空间像素的更多变化，从而导致更大的γ。归一化相关权重W_{\gamma} \in R^{C}由下面公式2得到，表示不同特征映射的重要性。
然后将经Wγ重新加权的特征映射的权值通过sigmoid函数映射到(0,1)范围，并通过阈值进行门控。我们将阈值以上的权重设置为1，得到信息权重W1，将其设置为0，得到非信息权重W2(实验中阈值设置为0.5)。获取W的整个过程可以用公式表示。
最后将输入特征X分别乘以W1和W2，得到两个加权特征:信息量较大的特征X_{1}^{\omega }和信息量较小的特征X_{2}^{\omega }。这样就成功地将输入特征分为两部分:X_{1}^{\omega }具有信息量和表达性的空间内容，而X_{2}^{\omega }几乎没有信息，被认为是冗余的。
重构操作 将信息丰富的特征与信息较少的特征相加，生成信息更丰富的特征，从而节省空间空间。采用交叉重构运算，将加权后的两个不同的信息特征充分结合起来，加强它们之间的信息流。然后将交叉重构的特征X{\omega1}和X{\omega2}进行拼接，得到空间精细特征映射X^{\omega}。从后过程表示如下：
其中⊗是逐元素的乘法，⊕是逐元素的求和，∪是串联。将SRU应用于中间输入特征X后，不仅将信息特征与信息较少的特征分离，而且对其进行重构，增强代表性特征，抑制空间维度上的冗余特征。然而，空间精细特征映射X^{\omega}在通道维度上仍然是冗余的。
CRU单元用于通道冗余
分割 操作将输入的空间细化特征X^{\omega}分割成两个部分，一部分通道数是\alpha C，另一部分通道数是(1-\alpha) C，随后对两组特征的通道数使用1 * 1卷积核进行压缩，分别得到X_{up}和X_{low}。
转换 操作将输入的X_{up}作为“富特征提取”的输入，分别进行GWC和PWC，然后相加得到输出Y1，将输入X_{low}作为“富特征提取”的补充，进行PWC，得到的记过和原来的输入取并集得到Y2。
融合 操作使用简化的SKNet方法来自适应合并Y1和Y2。具体说是首先使用全局平均池化将全局空间信息和通道统计信息结合起来，得到经过池化的S1和S2。然后对S1和S2做Softmax得到特征权重向量\beta _{1}和\beta _{2}，最后使用特征权重向量得到输出Y = \beta {1}*Y{1} + \beta {2}*Y{2}，Y即为通道提炼的特征。
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 test_selective_scan.py
以下是对代码的核心部分进行提炼和详细注释的结果：
import torch
import torch.nn.functional as Fdef build_selective_scan_fn(selective_scan_cuda: object = None, mode="mamba_ssm", tag=None):"""构建选择性扫描函数:param selective_scan_cuda: CUDA实现的选择性扫描函数:param mode: 模式选择:param tag: 标签:return: 选择性扫描函数"""class SelectiveScanFn(torch.autograd.Function):@staticmethoddef forward(ctx, u, delta, A, B, C, D=None, z=None, delta_bias=None, delta_softplus=False, return_last_state=False, nrows=1, backnrows=-1):"""前向传播函数:param ctx: 上下文对象，用于保存信息:param u: 输入张量:param delta: 增量张量:param A, B, C: 参数张量:param D: 可选参数:param z: 可选张量:param delta_bias: 可选增量偏置:param delta_softplus: 是否使用softplus:param return_last_state: 是否返回最后状态:param nrows: 行数:param backnrows: 回溯行数:return: 输出张量或输出和最后状态"""# 确保输入张量是连续的if u.stride(-1) != 1:u = u.contiguous()if delta.stride(-1) != 1:delta = delta.contiguous()if D is not None:D = D.contiguous()if B.stride(-1) != 1:B = B.contiguous()if C.stride(-1) != 1:C = C.contiguous()if z is not None and z.stride(-1) != 1:z = z.contiguous()# 处理B和C的维度if B.dim() == 3:B = rearrange(B, "b dstate l -> b 1 dstate l")ctx.squeeze_B = Trueif C.dim() == 3:C = rearrange(C, "b dstate l -> b 1 dstate l")ctx.squeeze_C = True# 检查数据类型并转换为floatif D is not None and (D.dtype != torch.float):ctx._d_dtype = D.dtypeD = D.float()if delta_bias is not None and (delta_bias.dtype != torch.float):ctx._delta_bias_dtype = delta_bias.dtypedelta_bias = delta_bias.float()# 确保输入的形状是正确的assert u.shape[1] % (B.shape[1] * nrows) == 0 assert nrows in [1, 2, 3, 4]# 根据模式调用不同的CUDA实现if mode in ["mamba_ssm"]:out, x, *rest = selective_scan_cuda.fwd(u, delta, A, B, C, D, z, delta_bias, delta_softplus)else:raise NotImplementedError# 保存上下文中的变量ctx.delta_softplus = delta_softplusctx.has_z = z is not None# 获取最后状态last_state = x[:, :, -1, 1::2] # (batch, dim, dstate)ctx.save_for_backward(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x)return out if not return_last_state else (out, last_state)@staticmethoddef backward(ctx, dout, *args):"""反向传播函数:param ctx: 上下文对象:param dout: 输出的梯度:return: 输入的梯度"""# 从上下文中恢复变量u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x = ctx.saved_tensors# 确保dout是连续的if dout.stride(-1) != 1:dout = dout.contiguous()# 调用CUDA实现的反向传播du, ddelta, dA, dB, dC, dD, ddelta_bias, *rest = selective_scan_cuda.bwd(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, dout, x, ctx.delta_softplus)# 返回梯度return (du, ddelta, dA, dB, dC, dD if D is not None else None, None, ddelta_bias if delta_bias is not None else None)# 返回选择性扫描函数return SelectiveScanFn.apply# 选择性扫描函数的引用实现
def selective_scan_ref(u, delta, A, B, C, D=None, z=None, delta_bias=None, delta_softplus=False, return_last_state=False):"""选择性扫描的参考实现:param u: 输入张量:param delta: 增量张量:param A, B, C: 参数张量:param D: 可选参数:param z: 可选张量:param delta_bias: 可选增量偏置:param delta_softplus: 是否使用softplus:param return_last_state: 是否返回最后状态:return: 输出张量或输出和最后状态"""# 处理输入数据类型dtype_in = u.dtypeu = u.float()delta = delta.float()if delta_bias is not None:delta = delta + delta_bias[..., None].float()if delta_softplus:delta = F.softplus(delta)# 初始化状态batch, dim, dstate = u.shape[0], A.shape[0], A.shape[1]x = A.new_zeros((batch, dim, dstate))ys = []# 计算增量AdeltaA = torch.exp(torch.einsum('bdl,dn->bdln', delta, A))# 进行选择性扫描for i in range(u.shape[2]):x = deltaA[:, :, i] * x + deltaB_u[:, :, i]y = torch.einsum('bdn,dn->bd', x, C)ys.append(y)# 堆叠输出y = torch.stack(ys, dim=2) # (batch dim L)out = y if D is None else y + u * rearrange(D, "d -> d 1")return out if not return_last_state else (out, x)# 选择性扫描函数的构建
selective_scan_fn = build_selective_scan_fn(selective_scan_cuda, mode="mamba_ssm")
代码分析与注释
-
构建选择性扫描函数:
build_selective_scan_fn函数用于构建一个选择性扫描的自定义函数，利用 PyTorch 的torch.autograd.Function来实现前向和反向传播。 -
前向传播: 在
forward方法中，首先确保输入张量是连续的，然后根据不同的模式调用相应的 CUDA 实现，最后返回计算结果或最后状态。 -
反向传播: 在
backward方法中，恢复上下文中的变量并调用 CUDA 实现的反向传播，返回各个输入的梯度。 -
参考实现:
selective_scan_ref函数提供了选择性扫描的参考实现，主要用于验证自定义实现的正确性。 -
选择性扫描函数的构建: 最后，调用
build_selective_scan_fn来创建选择性扫描函数并指定模式。
这些核心部分和注释帮助理解选择性扫描的实现及其在深度学习中的应用。
这个文件 test_selective_scan.py 是一个用于测试选择性扫描（Selective Scan）功能的 Python 脚本，主要依赖于 PyTorch 框架。代码中定义了多个函数和类，用于实现和测试选择性扫描的前向和反向传播过程。
首先，文件导入了一些必要的库，包括数学库、PyTorch 及其功能模块、pytest 测试框架、以及用于张量重排的 einops 库。接着，定义了一个常量 SSOFLEX_FLOAT，并设定为 True。
接下来，build_selective_scan_fn 函数用于构建选择性扫描的前向和反向传播函数。它接收一个 CUDA 扩展对象和一些模式参数。内部定义了一个 SelectiveScanFn 类，继承自 torch.autograd.Function，实现了前向传播和反向传播的静态方法。
在 forward 方法中，首先确保输入张量是连续的，并根据输入的维度和形状进行必要的重排。然后根据不同的模式调用相应的 CUDA 前向函数，计算输出。该方法还保存了一些用于反向传播的中间结果，并根据 return_last_state 参数决定是否返回最后的状态。
backward 方法则实现了反向传播的逻辑，计算输入张量的梯度。它根据模式调用相应的 CUDA 后向函数，并处理不同类型的输入和输出。
selective_scan_fn 函数是对 SelectiveScanFn 的封装，提供了一个简单的接口来调用选择性扫描的功能。它支持多种输入参数，并可以选择性地返回最后的状态。
接下来，定义了两个参考实现函数 selective_scan_ref 和 selective_scan_ref_v2，这些函数实现了选择性扫描的基本逻辑，用于与 CUDA 实现的结果进行比较。它们的输入参数与 selective_scan_fn 类似，计算过程包括对输入的处理、状态更新和输出生成。
在文件的后半部分，设置了不同的模式，并根据所选模式导入相应的 CUDA 扩展。然后，使用 pytest 的参数化功能定义了一个测试函数 test_selective_scan，该函数会测试选择性扫描的不同配置，包括输入类型、序列长度、是否包含偏置等。
在测试函数中，首先根据参数生成随机输入张量，然后调用选择性扫描函数和参考实现，比较它们的输出和梯度，确保两者的结果在设定的容差范围内相近。
最后，文件中包含了一些调试信息的打印语句，用于输出最大差异和均值差异，帮助开发者在测试过程中进行调试和验证。
总体而言，这个文件的主要目的是实现和测试选择性扫描的功能，确保 CUDA 实现与参考实现之间的一致性，同时提供灵活的参数配置以适应不同的测试场景。
10.2 afpn.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
import torch.nn.functional as F
from ..modules.conv import Conv # 导入自定义的卷积模块class BasicBlock(nn.Module):"""基本的残差块，包含两个卷积层"""expansion = 1def __init__(self, filter_in, filter_out):super(BasicBlock, self).__init__()# 第一个卷积层，3x3卷积，激活函数默认为ReLUself.conv1 = Conv(filter_in, filter_out, 3)# 第二个卷积层，3x3卷积，不使用激活函数self.conv2 = Conv(filter_out, filter_out, 3, act=False)def forward(self, x):residual = x # 保存输入以便后续相加out = self.conv1(x) # 通过第一个卷积层out = self.conv2(out) # 通过第二个卷积层out += residual # 残差连接return self.conv1.act(out) # 返回经过激活函数处理的输出class ASFF_2(nn.Module):"""自适应特征融合模块，处理两个输入特征图"""def __init__(self, inter_dim=512):super(ASFF_2, self).__init__()self.inter_dim = inter_dimcompress_c = 8 # 压缩通道数# 为每个输入特征图生成权重self.weight_level_1 = Conv(self.inter_dim, compress_c, 1)self.weight_level_2 = Conv(self.inter_dim, compress_c, 1)# 将两个权重特征图合并并生成最终权重self.weight_levels = nn.Conv2d(compress_c * 2, 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)# 最终的卷积层self.conv = Conv(self.inter_dim, self.inter_dim, 3)def forward(self, input1, input2):# 计算每个输入的权重level_1_weight_v = self.weight_level_1(input1)level_2_weight_v = self.weight_level_2(input2)# 合并权重并计算最终权重levels_weight_v = torch.cat((level_1_weight_v, level_2_weight_v), 1)levels_weight = self.weight_levels(levels_weight_v)levels_weight = F.softmax(levels_weight, dim=1) # 归一化权重# 根据权重融合输入特征图fused_out_reduced = input1 * levels_weight[:, 0:1, :, :] + \input2 * levels_weight[:, 1:2, :, :]out = self.conv(fused_out_reduced) # 通过卷积层return outclass BlockBody_P345(nn.Module):"""处理3个不同尺度特征图的模块"""def __init__(self, channels=[64, 128, 256, 512]):super(BlockBody_P345, self).__init__()# 定义不同尺度的卷积层和下采样、上采样模块self.blocks_scalezero1 = nn.Sequential(Conv(channels[0], channels[0], 1))self.blocks_scaleone1 = nn.Sequential(Conv(channels[1], channels[1], 1))self.blocks_scaletwo1 = nn.Sequential(Conv(channels[2], channels[2], 1))self.downsample_scalezero1_2 = Downsample_x2(channels[0], channels[1])self.upsample_scaleone1_2 = Upsample(channels[1], channels[0], scale_factor=2)self.asff_scalezero1 = ASFF_2(inter_dim=channels[0])self.asff_scaleone1 = ASFF_2(inter_dim=channels[1])def forward(self, x):x0, x1, x2 = x # 接收三个输入特征图# 通过卷积层处理输入特征图x0 = self.blocks_scalezero1(x0)x1 = self.blocks_scaleone1(x1)x2 = self.blocks_scaletwo1(x2)# 进行特征融合scalezero = self.asff_scalezero1(x0, self.upsample_scaleone1_2(x1))scaleone = self.asff_scaleone1(self.downsample_scalezero1_2(x0), x1)return scalezero, scaleone # 返回融合后的特征图class AFPN_P345(nn.Module):"""自适应特征金字塔网络，处理3个输入特征图"""def __init__(self, in_channels=[256, 512, 1024], out_channels=256, factor=4):super(AFPN_P345, self).__init__()# 定义输入特征图的卷积层self.conv0 = Conv(in_channels[0], in_channels[0] // factor, 1)self.conv1 = Conv(in_channels[1], in_channels[1] // factor, 1)self.conv2 = Conv(in_channels[2], in_channels[2] // factor, 1)# 定义特征处理模块self.body = BlockBody_P345([in_channels[0] // factor, in_channels[1] // factor, in_channels[2] // factor])# 定义输出特征图的卷积层self.conv00 = Conv(in_channels[0] // factor, out_channels, 1)self.conv11 = Conv(in_channels[1] // factor, out_channels, 1)self.conv22 = Conv(in_channels[2] // factor, out_channels, 1)def forward(self, x):x0, x1, x2 = x # 接收三个输入特征图# 通过卷积层处理输入特征图x0 = self.conv0(x0)x1 = self.conv1(x1)x2 = self.conv2(x2)# 通过特征处理模块out0, out1, out2 = self.body([x0, x1, x2])# 通过输出卷积层out0 = self.conv00(out0)out1 = self.conv11(out1)out2 = self.conv22(out2)return [out0, out1, out2] # 返回处理后的特征图
代码核心部分说明：
- BasicBlock：实现了一个基本的残差块，包含两个卷积层，并使用残差连接。
- ASFF_2：实现了自适应特征融合模块，能够融合两个输入特征图，并计算权重。
- BlockBody_P345：处理三个不同尺度的特征图，包含卷积层和特征融合模块。
- AFPN_P345：自适应特征金字塔网络，负责处理输入特征图并输出融合后的特征图。
这些模块共同构成了一个深度学习模型的基础，适用于图像处理和特征提取任务。
这个程序文件 afpn.py 实现了一种名为自适应特征金字塔网络（AFPN）的深度学习模型，主要用于图像处理任务，尤其是在目标检测和分割等计算机视觉领域。该文件包含多个类和方法，构成了网络的不同部分和功能模块。
首先，文件引入了一些必要的库，包括 torch 和 torch.nn，这些是 PyTorch 框架的核心组件，提供了构建和训练神经网络的基础功能。此外，还引入了一些自定义的模块，如 Conv、C2f、C3、C3Ghost 和 C3k2，这些模块可能实现了特定的卷积操作或网络结构。
在模型的基础构建中，BasicBlock 类定义了一个基本的卷积块，由两个卷积层组成，并通过残差连接来增强特征的传递。Upsample 和 Downsample_x2、Downsample_x4、Downsample_x8 类分别实现了上采样和不同倍数的下采样操作，这些操作在特征金字塔网络中非常重要，因为它们允许网络在不同的尺度上处理特征。
接下来，ASFF_2、ASFF_3 和 ASFF_4 类实现了自适应特征融合模块（ASFF），这些模块通过计算输入特征图的权重来融合不同尺度的特征，从而增强网络对多尺度信息的捕捉能力。每个 ASFF 模块根据输入特征图的数量不同而有所不同，分别处理两个、三个或四个输入特征图。
BlockBody_P345 和 BlockBody_P2345 类实现了网络的主体结构，分别处理三层和四层特征图的处理逻辑。这些类通过组合卷积块、上采样、下采样和 ASFF 模块来构建网络的前向传播过程。在这些类中，特征图的尺寸和通道数通过一系列的卷积和上、下采样操作进行调整，以便在不同层次上进行特征融合。
AFPN_P345 和 AFPN_P2345 类是网络的主要入口类，负责初始化网络的输入、输出通道以及构建网络的主体结构。它们在前向传播中接受输入特征图，并通过一系列的卷积和处理模块生成输出特征图。
最后，BlockBody_P345_Custom 和 BlockBody_P2345_Custom 类允许用户自定义网络中的块类型，使得网络的灵活性和可扩展性得以增强。这些自定义类通过接受不同的块类型参数，能够替换默认的卷积块，以便在特定任务中进行优化。
整体来看，这个程序文件实现了一个复杂的深度学习模型，利用自适应特征金字塔的结构来有效地处理多尺度特征，适用于各种计算机视觉任务。
10.3 repvit.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.nn as nn
import torch# 定义一个可替换BatchNorm的函数
def replace_batchnorm(net):# 遍历网络的每一层for child_name, child in net.named_children():# 如果该层有fuse_self方法，进行融合if hasattr(child, 'fuse_self'):fused = child.fuse_self() # 融合卷积和BatchNormsetattr(net, child_name, fused) # 替换原有层replace_batchnorm(fused) # 递归处理# 如果该层是BatchNorm2d，替换为Identity层elif isinstance(child, torch.nn.BatchNorm2d):setattr(net, child_name, torch.nn.Identity())else:replace_batchnorm(child) # 递归处理其他层# 定义一个函数，确保通道数是8的倍数
def _make_divisible(v, divisor, min_value=None):if min_value is None:min_value = divisornew_v = max(min_value, int(v + divisor / 2) // divisor * divisor)# 确保下调不超过10%if new_v < 0.9 * v:new_v += divisorreturn new_v# 定义一个卷积加BatchNorm的组合模块
class Conv2d_BN(torch.nn.Sequential):def __init__(self, a, b, ks=1, stride=1, pad=0, dilation=1, groups=1, bn_weight_init=1):super().__init__()# 添加卷积层self.add_module('c', torch.nn.Conv2d(a, b, ks, stride, pad, dilation, groups, bias=False))# 添加BatchNorm层self.add_module('bn', torch.nn.BatchNorm2d(b))# 初始化BatchNorm的权重torch.nn.init.constant_(self.bn.weight, bn_weight_init)torch.nn.init.constant_(self.bn.bias, 0)@torch.no_grad()def fuse_self(self):# 融合卷积和BatchNormc, bn = self._modules.values()w = bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5 # 计算新的卷积权重w = c.weight * w[:, None, None, None] # 重新调整权重b = bn.bias - bn.running_mean * bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5 # 计算新的偏置# 创建新的卷积层m = torch.nn.Conv2d(w.size(1) * self.c.groups, w.size(0), w.shape[2:], stride=self.c.stride, padding=self.c.padding, dilation=self.c.dilation, groups=self.c.groups)m.weight.data.copy_(w) # 复制权重m.bias.data.copy_(b) # 复制偏置return m # 返回新的卷积层# 定义残差连接模块
class Residual(torch.nn.Module):def __init__(self, m, drop=0.):super().__init__()self.m = m # 子模块self.drop = drop # dropout比例def forward(self, x):# 如果在训练模式且drop大于0，进行随机丢弃if self.training and self.drop > 0:return x + self.m(x) * torch.rand(x.size(0), 1, 1, 1, device=x.device).ge_(self.drop).div(1 - self.drop).detach()else:return x + self.m(x) # 直接返回残差@torch.no_grad()def fuse_self(self):# 融合残差模块if isinstance(self.m, Conv2d_BN):m = self.m.fuse_self() # 融合子模块identity = torch.ones(m.weight.shape[0], m.weight.shape[1], 1, 1) # 创建恒等映射identity = torch.nn.functional.pad(identity, [1, 1, 1, 1]) # 填充m.weight += identity.to(m.weight.device) # 加入恒等映射return melif isinstance(self.m, torch.nn.Conv2d):m = self.midentity = torch.ones(m.weight.shape[0], m.weight.shape[1], 1, 1)identity = torch.nn.functional.pad(identity, [1, 1, 1, 1])m.weight += identity.to(m.weight.device)return melse:return self # 返回自身# 定义RepViTBlock模块
class RepViTBlock(nn.Module):def __init__(self, inp, hidden_dim, oup, kernel_size, stride, use_se, use_hs):super(RepViTBlock, self).__init__()assert stride in [1, 2] # 确保步幅为1或2self.identity = stride == 1 and inp == oup # 判断是否为恒等映射assert(hidden_dim == 2 * inp) # 确保hidden_dim是输入通道的两倍if stride == 2:# 当步幅为2时，使用Token Mixerself.token_mixer = nn.Sequential(Conv2d_BN(inp, inp, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups=inp),SqueezeExcite(inp, 0.25) if use_se else nn.Identity(),Conv2d_BN(inp, oup, ks=1, stride=1, pad=0))# 使用通道混合self.channel_mixer = Residual(nn.Sequential(Conv2d_BN(oup, 2 * oup, 1, 1, 0),nn.GELU() if use_hs else nn.GELU(),Conv2d_BN(2 * oup, oup, 1, 1, 0, bn_weight_init=0),))else:assert(self.identity) # 确保是恒等映射self.token_mixer = nn.Sequential(RepVGGDW(inp),SqueezeExcite(inp, 0.25) if use_se else nn.Identity(),)self.channel_mixer = Residual(nn.Sequential(Conv2d_BN(inp, hidden_dim, 1, 1, 0),nn.GELU() if use_hs else nn.GELU(),Conv2d_BN(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bn_weight_init=0),))def forward(self, x):return self.channel_mixer(self.token_mixer(x)) # 前向传播# 定义RepViT模型
class RepViT(nn.Module):def __init__(self, cfgs):super(RepViT, self).__init__()self.cfgs = cfgs # 配置参数input_channel = self.cfgs[0][2] # 输入通道数# 构建初始层patch_embed = torch.nn.Sequential(Conv2d_BN(3, input_channel // 2, 3, 2, 1), torch.nn.GELU(),Conv2d_BN(input_channel // 2, input_channel, 3, 2, 1))layers = [patch_embed] # 存储所有层block = RepViTBlock # 使用的块# 构建反向残差块for k, t, c, use_se, use_hs, s in self.cfgs:output_channel = _make_divisible(c, 8) # 确保输出通道数是8的倍数exp_size = _make_divisible(input_channel * t, 8) # 扩展通道数layers.append(block(input_channel, exp_size, output_channel, k, s, use_se, use_hs)) # 添加块input_channel = output_channel # 更新输入通道数self.features = nn.ModuleList(layers) # 存储所有层def forward(self, x):input_size = x.size(2) # 输入大小scale = [4, 8, 16, 32] # 缩放因子features = [None, None, None, None] # 特征存储for f in self.features:x = f(x) # 前向传播if input_size // x.size(2) in scale:features[scale.index(input_size // x.size(2))] = x # 存储特征return features # 返回特征def switch_to_deploy(self):replace_batchnorm(self) # 替换BatchNorm为Identity# 定义模型构建函数
def repvit_m2_3(weights=''):cfgs = [# k, t, c, SE, HS, s [3, 2, 80, 1, 0, 1],# 其他配置...]model = RepViT(cfgs) # 创建模型if weights:model.load_state_dict(update_weight(model.state_dict(), torch.load(weights)['model'])) # 加载权重return model # 返回模型
代码说明
- replace_batchnorm: 替换网络中的BatchNorm层为Identity层，以便在推理时提高效率。
- _make_divisible: 确保通道数是8的倍数，以满足某些网络结构的要求。
- Conv2d_BN: 定义一个包含卷积和BatchNorm的组合模块，支持权重融合。
- Residual: 实现残差连接，支持随机丢弃以增强模型的鲁棒性。
- RepViTBlock: 定义RepViT的基本构建块，支持不同的步幅和通道混合。
- RepViT: 定义整个RepViT模型，支持多层次的特征提取。
- repvit_m2_3: 构建RepViT模型的具体实例，并支持加载预训练权重。
这个程序文件 repvit.py 实现了一个基于深度学习的模型，主要是 RepViT（代表性视觉变换器）模型的构建和相关功能。代码中使用了 PyTorch 框架，并结合了一些模块和方法来构建和优化神经网络。
首先，文件中导入了必要的库，包括 PyTorch 的神经网络模块（torch.nn）、NumPy、以及 timm 库中的 SqueezeExcite 层。接着，定义了一个 replace_batchnorm 函数，该函数用于替换网络中的 BatchNorm2d 层为 Identity 层，以便在模型推理时提高效率。
接下来，定义了一个 _make_divisible 函数，该函数确保所有层的通道数都是可被 8 整除的，这在某些模型设计中是一个常见的要求。
然后，定义了 Conv2d_BN 类，这是一个包含卷积层和 BatchNorm 层的组合，提供了一个便捷的方式来初始化和管理这两个层。该类还实现了一个 fuse_self 方法，用于将卷积层和 BatchNorm 层融合为一个卷积层，以减少计算量。
Residual 类实现了残差连接，允许输入通过一个子网络后与原始输入相加，支持训练时的随机丢弃（dropout）机制。它同样提供了 fuse_self 方法，用于融合操作。
RepVGGDW 类实现了一个特定的卷积结构，结合了深度可分离卷积和残差连接。它的 forward 方法定义了前向传播的逻辑。
RepViTBlock 类则是 RepViT 模型的基本构建块，包含了通道混合和标记混合的操作，使用了之前定义的卷积层和 SqueezeExcite 层。
RepViT 类是整个模型的核心，负责构建网络的各个层。它通过配置列表 cfgs 来设置每个块的参数，并通过前向传播方法来处理输入数据。该类还提供了 switch_to_deploy 方法，用于在推理阶段替换 BatchNorm 层。
接下来，定义了 update_weight 函数，用于更新模型的权重。它会检查新权重与模型权重的形状是否匹配，并更新模型的状态字典。
最后，提供了多个函数（如 repvit_m0_9, repvit_m1_0, 等）来构建不同配置的 RepViT 模型，并可以选择加载预训练的权重。每个函数都定义了模型的结构配置，并在需要时加载权重。
在文件的最后部分，提供了一个示例，展示了如何实例化一个模型并进行前向传播。通过生成随机输入，模型会输出特征图的尺寸，帮助用户了解模型的输出形状。
整体来看，这个文件实现了一个灵活且高效的视觉变换器模型，适用于各种计算机视觉任务。
10.4 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 nn# 定义径向基函数类
class RadialBasisFunction(nn.Module):def __init__(self, grid_min: float = -2., grid_max: float = 2., num_grids: int = 8, denominator: float = None):super().__init__()# 创建一个线性空间，作为基函数的网格grid = torch.linspace(grid_min, grid_max, num_grids)self.grid = torch.nn.Parameter(grid, requires_grad=False) # 将网格设置为不可训练的参数self.denominator = denominator or (grid_max - grid_min) / (num_grids - 1) # 计算分母def forward(self, x):# 计算径向基函数的输出return torch.exp(-((x[..., None] - self.grid) / self.denominator) ** 2)# 定义快速KAN卷积层基类
class FastKANConvNDLayer(nn.Module):def __init__(self, conv_class, norm_class, input_dim, output_dim, kernel_size, groups=1, padding=0, stride=1, dilation=1, ndim: int = 2, grid_size=8, base_activation=nn.SiLU, grid_range=[-2, 2], dropout=0.0):super(FastKANConvNDLayer, self).__init__()# 初始化参数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() # 基激活函数self.grid_range = grid_range# 检查参数的有效性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, groups=1, bias=False) for _ in range(groups)])self.spline_conv = nn.ModuleList([conv_class(grid_size * input_dim // groups, output_dim // groups, kernel_size, stride, padding, dilation, groups=1, bias=False) for _ in range(groups)])# 创建归一化层self.layer_norm = nn.ModuleList([norm_class(output_dim // groups) for _ in range(groups)])# 创建径向基函数实例self.rbf = RadialBasisFunction(grid_range[0], grid_range[1], grid_size)# 初始化dropout层self.dropout = Noneif dropout > 0:if ndim == 1:self.dropout = nn.Dropout1d(p=dropout)elif ndim == 2:self.dropout = nn.Dropout2d(p=dropout)elif ndim == 3:self.dropout = nn.Dropout3d(p=dropout)# 使用Kaiming均匀分布初始化卷积层的权重for conv_layer in self.base_conv:nn.init.kaiming_uniform_(conv_layer.weight, nonlinearity='linear')for conv_layer in self.spline_conv:nn.init.kaiming_uniform_(conv_layer.weight, nonlinearity='linear')def forward_fast_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))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):# 将输入按组分割split_x = torch.split(x, self.inputdim // self.groups, dim=1)output = []for group_ind, _x in enumerate(split_x):y = self.forward_fast_kan(_x.clone(), group_ind) # 对每组输入进行快速KAN卷积output.append(y.clone())y = torch.cat(output, dim=1) # 合并所有组的输出return y
代码说明：
- RadialBasisFunction：定义了一个径向基函数模块，使用给定的网格生成基函数值。
- FastKANConvNDLayer：这是一个卷积层的基类，支持多维卷积，包含基础卷积和样条卷积的实现。
- forward_fast_kan：处理输入数据，计算基础卷积和样条卷积的输出，并将它们相加。
- forward：对输入进行分组处理，并调用
forward_fast_kan计算每组的输出，最后将所有输出合并。
这个程序文件定义了一个用于快速卷积神经网络的模块，主要包含了一个径向基函数（Radial Basis Function）和一个快速的卷积层（FastKANConvNDLayer），以及针对不同维度（1D、2D、3D）的具体实现。
首先，RadialBasisFunction类是一个自定义的神经网络模块，用于生成径向基函数。它的构造函数接受一些参数，如网格的最小值和最大值、网格的数量以及分母。网格通过torch.linspace生成，并被设置为不可训练的参数。forward方法则计算输入x与网格之间的距离，并返回经过高斯函数处理的结果，这种处理可以用于特征的平滑化。
接下来，FastKANConvNDLayer类是一个通用的卷积层实现，支持多维卷积。它的构造函数接受多种参数，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。该类首先检查输入参数的有效性，然后初始化基础卷积层、样条卷积层、层归一化层和径向基函数。基础卷积层和样条卷积层分别使用conv_class（如nn.Conv1d、nn.Conv2d或nn.Conv3d）进行初始化，并使用Kaiming均匀分布进行权重初始化，以便于训练。
forward_fast_kan方法是该类的核心，处理输入数据的前向传播。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，如果设置了丢弃率，则对输入应用丢弃层。随后，样条基函数通过层归一化处理输入，并传递给样条卷积层。最终，基础输出和样条输出相加，形成最终的输出。
forward方法则将输入按组分割，并对每个组调用forward_fast_kan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。
最后，FastKANConv3DLayer、FastKANConv2DLayer和FastKANConv1DLayer类分别继承自FastKANConvNDLayer，用于实现三维、二维和一维的卷积层。它们在构造函数中指定了对应的卷积和归一化类，方便用户在不同维度的任务中使用。
总体来说，这个程序文件实现了一个灵活且高效的卷积神经网络模块，结合了径向基函数的特性和现代卷积操作，适用于多种深度学习任务。
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/thermal-dataset125
参考原始博客2: https://github.com/Qunmasj-Vision-Studio/thermal-dataset125
