改進(jìn)yolo11-goldyolo等200+全套創(chuàng)新點(diǎn)大全：花生霉變檢測系統(tǒng)源碼＆數(shù)據(jù)集全套

1.圖片效果展示

項(xiàng)目來源 人工智能促進(jìn)會 2024.11.01

注意：由于項(xiàng)目一直在更新迭代，上面“1.圖片效果展示”和“2.視頻效果展示”展示的系統(tǒng)圖片或者視頻可能為老版本，新版本在老版本的基礎(chǔ)上升級如下：（實(shí)際效果以升級的新版本為準(zhǔn)）

（1）適配了YOLOV11的“目標(biāo)檢測”模型和“實(shí)例分割”模型，通過加載相應(yīng)的權(quán)重（.pt）文件即可自適應(yīng)加載模型。

（2）支持“圖片識別”、“視頻識別”、“攝像頭實(shí)時(shí)識別”三種識別模式。

（3）支持“圖片識別”、“視頻識別”、“攝像頭實(shí)時(shí)識別”三種識別結(jié)果保存導(dǎo)出，解決手動導(dǎo)出（容易卡頓出現(xiàn)爆內(nèi)存）存在的問題，識別完自動保存結(jié)果并導(dǎo)出到tempDir中。

（4）支持Web前端系統(tǒng)中的標(biāo)題、背景圖等自定義修改。

另外本項(xiàng)目提供訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練教程,暫不提供權(quán)重文件（best.pt）,需要您按照教程進(jìn)行訓(xùn)練后實(shí)現(xiàn)圖片演示和Web前端界面演示的效果。

2.視頻效果展示

2.1 視頻效果展示

3.背景

研究背景與意義

隨著全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，作物病害的監(jiān)測與管理顯得尤為重要?；ㄉ鳛橐环N重要的經(jīng)濟(jì)作物，其霉變問題不僅影響產(chǎn)量，還對食品安全構(gòu)成威脅。霉變花生中常見的霉菌，如黃曲霉菌，能夠產(chǎn)生致癌物質(zhì)，嚴(yán)重危害人類健康。因此，及時(shí)、準(zhǔn)確地檢測花生的霉變情況，成為保障食品安全和提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)的花生霉變檢測方法多依賴人工觀察和實(shí)驗(yàn)室檢測，這不僅耗時(shí)耗力，而且容易受到人為因素的影響，導(dǎo)致檢測結(jié)果的不準(zhǔn)確。近年來，計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展為農(nóng)業(yè)病害檢測提供了新的解決方案。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測能力，逐漸成為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中病害檢測的熱門選擇。特別是YOLOv5和YOLOv11等改進(jìn)版本，憑借其更高的檢測精度和更快的處理速度，能夠在復(fù)雜的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)對病害的自動識別。

本研究旨在基于改進(jìn)的YOLOv11模型，構(gòu)建一個(gè)高效的花生霉變檢測系統(tǒng)。我們將利用包含387張圖像的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集中分為“有霉變”和“無霉變”兩類，充分訓(xùn)練模型以提高其對花生霉變的識別能力。通過該系統(tǒng)的研發(fā)，不僅可以實(shí)現(xiàn)對花生霉變的快速檢測，還能為農(nóng)民提供科學(xué)的決策支持，降低因霉變導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失。此外，該系統(tǒng)的成功應(yīng)用將為其他農(nóng)作物的病害檢測提供借鑒，推動農(nóng)業(yè)智能化的發(fā)展，具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際意義。

4.數(shù)據(jù)集信息展示

4.1 本項(xiàng)目數(shù)據(jù)集詳細(xì)數(shù)據(jù)（類別數(shù)＆類別名）

nc: 2
names: [‘with mold’, ‘without mold’]

該項(xiàng)目為【目標(biāo)檢測】數(shù)據(jù)集，請?jiān)凇居?xùn)練教程和Web端加載模型教程（第三步）】這一步的時(shí)候按照【目標(biāo)檢測】部分的教程來訓(xùn)練

4.2 本項(xiàng)目數(shù)據(jù)集信息介紹

本項(xiàng)目數(shù)據(jù)集信息介紹

本項(xiàng)目所使用的數(shù)據(jù)集名為“peanuts”，專門用于訓(xùn)練和改進(jìn)YOLOv11模型，以實(shí)現(xiàn)高效的花生霉變檢測。該數(shù)據(jù)集包含兩類樣本，分別為“with mold”（有霉變）和“without mold”（無霉變），共計(jì)兩個(gè)類別。這一分類設(shè)計(jì)旨在幫助模型準(zhǔn)確區(qū)分霉變花生與健康花生，從而為農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量控制和食品安全提供有力支持。

數(shù)據(jù)集中的樣本經(jīng)過精心挑選和標(biāo)注，確保每一張圖像都能真實(shí)反映花生在不同生長階段和環(huán)境條件下的狀態(tài)。圖像的多樣性涵蓋了不同的光照條件、拍攝角度以及花生的不同品種，以增強(qiáng)模型的泛化能力和魯棒性。每個(gè)類別的樣本數(shù)量經(jīng)過合理配置，以確保模型在訓(xùn)練過程中能夠充分學(xué)習(xí)到兩類樣本的特征，從而提高分類的準(zhǔn)確性。

此外，數(shù)據(jù)集的構(gòu)建還考慮到了實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)，例如霉變程度的不同、背景雜亂以及花生的形態(tài)變化等。這些因素都可能影響模型的檢測效果，因此在數(shù)據(jù)集的設(shè)計(jì)中，特別注重樣本的多樣性和代表性。通過對“peanuts”數(shù)據(jù)集的深入分析和應(yīng)用，我們期望能夠顯著提升YOLOv11在花生霉變檢測任務(wù)中的性能，進(jìn)而為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和食品安全監(jiān)測提供切實(shí)可行的技術(shù)支持。通過這一數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，模型將能夠在實(shí)際應(yīng)用中快速、準(zhǔn)確地識別出霉變花生，幫助農(nóng)民和相關(guān)企業(yè)及時(shí)采取措施，減少經(jīng)濟(jì)損失和食品安全風(fēng)險(xiǎn)。

5.全套項(xiàng)目環(huán)境部署視頻教程（零基礎(chǔ)手把手教學(xué)）

5.1 所需軟件PyCharm和Anaconda安裝教程（第一步）

5.2 安裝Python虛擬環(huán)境創(chuàng)建和依賴庫安裝視頻教程（第二步）

6.改進(jìn)YOLOv11訓(xùn)練教程和Web_UI前端加載模型教程（零基礎(chǔ)手把手教學(xué)）

6.1 改進(jìn)YOLOv11訓(xùn)練教程和Web_UI前端加載模型教程（第三步）

按照上面的訓(xùn)練視頻教程鏈接加載項(xiàng)目提供的數(shù)據(jù)集，運(yùn)行train.py即可開始訓(xùn)練

 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

項(xiàng)目數(shù)據(jù)集下載鏈接

7.原始YOLOv11算法講解

YOLO11介紹

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先進(jìn)的模型，它在之前YOLO版本成功的基礎(chǔ)上進(jìn)行了構(gòu)建，并引入了新功能和改進(jìn)，以進(jìn)一步提升性能和靈活性。
YOLO11設(shè)計(jì)快速、準(zhǔn)確且易于使用，使其成為各種物體檢測和跟蹤、實(shí)例分割、圖像分類以及姿態(tài)估計(jì)任務(wù)的絕佳選擇。

結(jié)構(gòu)圖如下：

C3k2

C3k2，結(jié)構(gòu)圖如下

**C3k2，繼承自類C2f，其中通過c3k設(shè)置False或者Ture來決定選擇使用C3k還是**Bottleneck

實(shí)現(xiàn)代碼 ultralytics/nn/modules/block.py

C2PSA介紹

借鑒V10 PSA結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了C2PSA和C2fPSA，最終選擇了基于C2的C2PSA（可能漲點(diǎn)更好？）

實(shí)現(xiàn)代碼 ultralytics/nn/modules/block.py

Detect介紹

分類檢測頭引入了DWConv（更加輕量級，為后續(xù)二次創(chuàng)新提供了改進(jìn)點(diǎn)），結(jié)構(gòu)圖如下（和V8的區(qū)別）：

8.200+種全套改進(jìn)YOLOV11創(chuàng)新點(diǎn)原理講解

8.1 200+種全套改進(jìn)YOLOV11創(chuàng)新點(diǎn)原理講解大全

由于篇幅限制，每個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)的具體原理講解就不全部展開，具體見下列網(wǎng)址中的改進(jìn)模塊對應(yīng)項(xiàng)目的技術(shù)原理博客網(wǎng)址【Blog】（創(chuàng)新點(diǎn)均為模塊化搭建，原理適配YOLOv5~YOLOv11等各種版本）

改進(jìn)模塊技術(shù)原理博客【Blog】網(wǎng)址鏈接

8.2 精選部分改進(jìn)YOLOV11創(chuàng)新點(diǎn)原理講解

這里節(jié)選部分改進(jìn)創(chuàng)新點(diǎn)展開原理講解(完整的改進(jìn)原理見上圖和改進(jìn)模塊技術(shù)原理博客鏈接【如果此小節(jié)的圖加載失敗可以通過CSDN或者Github搜索該博客的標(biāo)題訪問原始博客，原始博客圖片顯示正?！?/h6>

### RepViT簡介

近年來，與輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)相比，輕量級視覺變壓器(ViTs)在資源受限的移動設(shè)備上表現(xiàn)出了更高的性能和更低的延遲。這種改進(jìn)通常歸功于多頭自注意模塊，它使模型能夠?qū)W習(xí)全局表示。然而，輕量級vit和輕量級cnn之間的架構(gòu)差異還沒有得到充分的研究。在這項(xiàng)研究中，我們重新審視了輕量級cnn的高效設(shè)計(jì)，并強(qiáng)調(diào)了它們在移動設(shè)備上的潛力。通過集成輕量級vit的高效架構(gòu)選擇，我們逐步增強(qiáng)了標(biāo)準(zhǔn)輕量級CNN的移動友好性，特別是MobileNetV3。這就產(chǎn)生了一個(gè)新的純輕量級cnn家族，即RepViT。大量的實(shí)驗(yàn)表明，RepViT優(yōu)于現(xiàn)有的輕型vit，并在各種視覺任務(wù)中表現(xiàn)出良好的延遲。在ImageNet上，RepViT在iPhone 12上以近1ms的延遲實(shí)現(xiàn)了超過80%的top-1精度，據(jù)我們所知，這是輕量級模型的第一次。

RepViT簡介

輕量級模型研究一直是計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中的一個(gè)焦點(diǎn)，其目標(biāo)是在降低計(jì)算成本的同時(shí)達(dá)到優(yōu)秀的性能。輕量級模型與資源受限的移動設(shè)備尤其相關(guān)，使得視覺模型的邊緣部署成為可能。在過去十年中，研究人員主要關(guān)注輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）的設(shè)計(jì)，提出了許多高效的設(shè)計(jì)原則，包括可分離卷積 、逆瓶頸結(jié)構(gòu) 、通道打亂 和結(jié)構(gòu)重參數(shù)化等，產(chǎn)生了 MobileNets ，ShuffleNets和 RepVGG 等代表性模型。

另一方面，視覺 Transformers（ViTs）成為學(xué)習(xí)視覺表征的另一種高效方案。與 CNNs 相比，ViTs 在各種計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中表現(xiàn)出了更優(yōu)越的性能。然而，ViT 模型一般尺寸很大，延遲很高，不適合資源受限的移動設(shè)備。因此，研究人員開始探索 ViT 的輕量級設(shè)計(jì)。許多高效的ViTs設(shè)計(jì)原則被提出，大大提高了移動設(shè)備上 ViTs 的計(jì)算效率，產(chǎn)生了EfficientFormers ，MobileViTs等代表性模型。這些輕量級 ViTs 在移動設(shè)備上展現(xiàn)出了相比 CNNs 的更強(qiáng)的性能和更低的延遲。

輕量級 ViTs 優(yōu)于輕量級 CNNs 的原因通常歸結(jié)于多頭注意力模塊，該模塊使模型能夠?qū)W習(xí)全局表征。然而，輕量級 ViTs 和輕量級 CNNs 在塊結(jié)構(gòu)、宏觀和微觀架構(gòu)設(shè)計(jì)方面存在值得注意的差異，但這些差異尚未得到充分研究。這自然引出了一個(gè)問題：輕量級 ViTs 的架構(gòu)選擇能否提高輕量級 CNN 的性能？在這項(xiàng)工作中，我們結(jié)合輕量級 ViTs 的架構(gòu)選擇，重新審視了輕量級 CNNs 的設(shè)計(jì)。我們的旨在縮小輕量級 CNNs 與輕量級 ViTs 之間的差距，并強(qiáng)調(diào)前者與后者相比在移動設(shè)備上的應(yīng)用潛力。

在 ConvNeXt 中，參考該博客提出的基于 ResNet50 架構(gòu)的基礎(chǔ)上通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚摵蛯?shí)驗(yàn)分析，最終設(shè)計(jì)出一個(gè)非常優(yōu)異的足以媲美 Swin-Transformer 的純卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。同樣地，RepViT也是主要通過將輕量級 ViTs 的架構(gòu)設(shè)計(jì)逐步整合到標(biāo)準(zhǔn)輕量級 CNN，即MobileNetV3-L，來對其進(jìn)行針對性地改造（魔改）。在這個(gè)過程中，作者們考慮了不同粒度級別的設(shè)計(jì)元素，并通過一系列步驟達(dá)到優(yōu)化的目標(biāo)。

詳細(xì)優(yōu)化步驟如下：

訓(xùn)練配方的對齊

論文中引入了一種衡量移動設(shè)備上延遲的指標(biāo)，并將訓(xùn)練策略與現(xiàn)有的輕量級 ViTs 對齊。這一步驟主要是為了確保模型訓(xùn)練的一致性，其涉及兩個(gè)概念，即延遲度量和訓(xùn)練策略的調(diào)整。

延遲度量指標(biāo)

為了更準(zhǔn)確地衡量模型在真實(shí)移動設(shè)備上的性能，作者選擇了直接測量模型在設(shè)備上的實(shí)際延遲，以此作為基準(zhǔn)度量。這個(gè)度量方法不同于之前的研究，它們主要通過FLOPs或模型大小等指標(biāo)優(yōu)化模型的推理速度，這些指標(biāo)并不總能很好地反映在移動應(yīng)用中的實(shí)際延遲。

訓(xùn)練策略的對齊

這里，將 MobileNetV3-L 的訓(xùn)練策略調(diào)整以與其他輕量級 ViTs 模型對齊。這包括使用 AdamW 優(yōu)化器-ViTs 模型必備的優(yōu)化器，進(jìn)行 5 個(gè) epoch 的預(yù)熱訓(xùn)練，以及使用余弦退火學(xué)習(xí)率調(diào)度進(jìn)行 300 個(gè) epoch 的訓(xùn)練。盡管這種調(diào)整導(dǎo)致了模型準(zhǔn)確率的略微下降，但可以保證公平性。

塊設(shè)計(jì)的優(yōu)化

基于一致的訓(xùn)練設(shè)置，作者們探索了最優(yōu)的塊設(shè)計(jì)。塊設(shè)計(jì)是 CNN 架構(gòu)中的一個(gè)重要組成部分，優(yōu)化塊設(shè)計(jì)有助于提高網(wǎng)絡(luò)的性能。

分離 Token 混合器和通道混合器

這塊主要是對 MobileNetV3-L 的塊結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)，分離了令牌混合器和通道混合器。原來的 MobileNetV3 塊結(jié)構(gòu)包含一個(gè) 1x1 擴(kuò)張卷積，然后是一個(gè)深度卷積和一個(gè) 1x1 的投影層，然后通過殘差連接連接輸入和輸出。在此基礎(chǔ)上，RepViT 將深度卷積提前，使得通道混合器和令牌混合器能夠被分開。為了提高性能，還引入了結(jié)構(gòu)重參數(shù)化來在訓(xùn)練時(shí)為深度濾波器引入多分支拓?fù)?。最終，作者們成功地在 MobileNetV3 塊中分離了令牌混合器和通道混合器，并將這種塊命名為 RepViT 塊。

降低擴(kuò)張比例并增加寬度

在通道混合器中，原本的擴(kuò)張比例是 4，這意味著 MLP 塊的隱藏維度是輸入維度的四倍，消耗了大量的計(jì)算資源，對推理時(shí)間有很大的影響。為了緩解這個(gè)問題，我們可以將擴(kuò)張比例降低到 2，從而減少了參數(shù)冗余和延遲，使得 MobileNetV3-L 的延遲降低到 0.65ms。隨后，通過增加網(wǎng)絡(luò)的寬度，即增加各階段的通道數(shù)量，Top-1 準(zhǔn)確率提高到 73.5%，而延遲只增加到 0.89ms！

宏觀架構(gòu)元素的優(yōu)化

在這一步，本文進(jìn)一步優(yōu)化了MobileNetV3-L在移動設(shè)備上的性能，主要是從宏觀架構(gòu)元素出發(fā)，包括 stem，降采樣層，分類器以及整體階段比例。通過優(yōu)化這些宏觀架構(gòu)元素，模型的性能可以得到顯著提高。

淺層網(wǎng)絡(luò)使用卷積提取器

ViTs 通常使用一個(gè)將輸入圖像分割成非重疊補(bǔ)丁的 “patchify” 操作作為 stem。然而，這種方法在訓(xùn)練優(yōu)化性和對訓(xùn)練配方的敏感性上存在問題。因此，作者們采用了早期卷積來代替，這種方法已經(jīng)被許多輕量級 ViTs 所采納。對比之下，MobileNetV3-L 使用了一個(gè)更復(fù)雜的 stem 進(jìn)行 4x 下采樣。這樣一來，雖然濾波器的初始數(shù)量增加到24，但總的延遲降低到0.86ms，同時(shí) top-1 準(zhǔn)確率提高到 73.9%。

更深的下采樣層

在 ViTs 中，空間下采樣通常通過一個(gè)單獨(dú)的補(bǔ)丁合并層來實(shí)現(xiàn)。因此這里我們可以采用一個(gè)單獨(dú)和更深的下采樣層，以增加網(wǎng)絡(luò)深度并減少由于分辨率降低帶來的信息損失。具體地，作者們首先使用一個(gè) 1x1 卷積來調(diào)整通道維度，然后將兩個(gè) 1x1 卷積的輸入和輸出通過殘差連接，形成一個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò)。此外，他們還在前面增加了一個(gè) RepViT 塊以進(jìn)一步加深下采樣層，這一步提高了 top-1 準(zhǔn)確率到 75.4%，同時(shí)延遲為 0.96ms。

更簡單的分類器

在輕量級 ViTs 中，分類器通常由一個(gè)全局平均池化層后跟一個(gè)線性層組成。相比之下，MobileNetV3-L 使用了一個(gè)更復(fù)雜的分類器。因?yàn)楝F(xiàn)在最后的階段有更多的通道，所以作者們將它替換為一個(gè)簡單的分類器，即一個(gè)全局平均池化層和一個(gè)線性層，這一步將延遲降低到 0.77ms，同時(shí) top-1 準(zhǔn)確率為 74.8%。

整體階段比例

階段比例代表了不同階段中塊數(shù)量的比例，從而表示了計(jì)算在各階段中的分布。論文選擇了一個(gè)更優(yōu)的階段比例 1:1:7:1，然后增加網(wǎng)絡(luò)深度到 2:2:14:2，從而實(shí)現(xiàn)了一個(gè)更深的布局。這一步將 top-1 準(zhǔn)確率提高到 76.9%，同時(shí)延遲為 1.02 ms。

卷積核大小的選擇

眾所周知，CNNs 的性能和延遲通常受到卷積核大小的影響。例如，為了建模像 MHSA 這樣的遠(yuǎn)距離上下文依賴，ConvNeXt 使用了大卷積核，從而實(shí)現(xiàn)了顯著的性能提升。然而，大卷積核對于移動設(shè)備并不友好，因?yàn)樗挠?jì)算復(fù)雜性和內(nèi)存訪問成本。MobileNetV3-L 主要使用 3x3 的卷積，有一部分塊中使用 5x5 的卷積。作者們將它們替換為3x3的卷積，這導(dǎo)致延遲降低到 1.00ms，同時(shí)保持了76.9%的top-1準(zhǔn)確率。

SE 層的位置

自注意力模塊相對于卷積的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是根據(jù)輸入調(diào)整權(quán)重的能力，這被稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動屬性。作為一個(gè)通道注意力模塊，SE層可以彌補(bǔ)卷積在缺乏數(shù)據(jù)驅(qū)動屬性上的限制，從而帶來更好的性能。MobileNetV3-L 在某些塊中加入了SE層，主要集中在后兩個(gè)階段。然而，與分辨率較高的階段相比，分辨率較低的階段從SE提供的全局平均池化操作中獲得的準(zhǔn)確率提升較小。作者們設(shè)計(jì)了一種策略，在所有階段以交叉塊的方式使用SE層，從而在最小的延遲增量下最大化準(zhǔn)確率的提升，這一步將top-1準(zhǔn)確率提升到77.4%，同時(shí)延遲降低到0.87ms。

注意！【這一點(diǎn)其實(shí)百度在很早前就已經(jīng)做過實(shí)驗(yàn)比對得到過這個(gè)結(jié)論了，SE 層放置在靠近深層的地方效果好】

微觀設(shè)計(jì)的調(diào)整

RepViT 通過逐層微觀設(shè)計(jì)來調(diào)整輕量級 CNN，這包括選擇合適的卷積核大小和優(yōu)化擠壓-激勵（Squeeze-and-excitation，簡稱SE）層的位置。這兩種方法都能顯著改善模型性能。

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

最終，通過整合上述改進(jìn)策略，我們便得到了模型RepViT的整體架構(gòu)，該模型有多個(gè)變種，例如RepViT-M1/M2/M3。同樣地，不同的變種主要通過每個(gè)階段的通道數(shù)和塊數(shù)來區(qū)分。

9.系統(tǒng)功能展示

圖9.1.系統(tǒng)支持檢測結(jié)果表格顯示

圖9.2.系統(tǒng)支持置信度和IOU閾值手動調(diào)節(jié)

圖9.3.系統(tǒng)支持自定義加載權(quán)重文件best.pt(需要你通過步驟5中訓(xùn)練獲得)

圖9.4.系統(tǒng)支持?jǐn)z像頭實(shí)時(shí)識別

圖9.5.系統(tǒng)支持圖片識別

圖9.6.系統(tǒng)支持視頻識別

圖9.7.系統(tǒng)支持識別結(jié)果文件自動保存

圖9.8.系統(tǒng)支持Excel導(dǎo)出檢測結(jié)果數(shù)據(jù)

10. YOLOv11核心改進(jìn)源碼講解

10.1 activation.py

以下是代碼中最核心的部分，并附上詳細(xì)的中文注釋：

import torch
import torch.nn as nnclass AGLU(nn.Module):"""統(tǒng)一激活函數(shù)模塊，來自 https://github.com/kostas1515/AGLU。"""def __init__(self, device=None, dtype=None) -> None:"""初始化統(tǒng)一激活函數(shù)模塊。"""super().__init__()# 使用Softplus激活函數(shù)，beta設(shè)置為-1.0self.act = nn.Softplus(beta=-1.0)# 初始化lambda參數(shù)，使用均勻分布self.lambd = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  # lambda參數(shù)# 初始化kappa參數(shù)，使用均勻分布self.kappa = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  # kappa參數(shù)def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:"""計(jì)算統(tǒng)一激活函數(shù)的前向傳播。"""# 將lambda參數(shù)限制在最小值0.0001，避免出現(xiàn)負(fù)值或零lam = torch.clamp(self.lambd, min=0.0001)# 計(jì)算激活函數(shù)的輸出return torch.exp((1 / lam) * self.act((self.kappa * x) - torch.log(lam)))

代碼核心部分分析：

1. AGLU類：這是一個(gè)自定義的激活函數(shù)模塊，繼承自nn.Module。它實(shí)現(xiàn)了一種新的激活函數(shù)，旨在提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。

2. 初始化方法：

   • self.act：使用Softplus激活函數(shù)，beta參數(shù)設(shè)置為-1.0，這會影響激活函數(shù)的形狀。
   • self.lambd和self.kappa：這兩個(gè)參數(shù)是可學(xué)習(xí)的參數(shù)，分別用于調(diào)整激活函數(shù)的行為。它們在初始化時(shí)使用均勻分布隨機(jī)生成。

3. 前向傳播方法：

   • torch.clamp：確保lambd參數(shù)的值不小于0.0001，以避免在后續(xù)計(jì)算中出現(xiàn)數(shù)值不穩(wěn)定的情況。
   • 計(jì)算激活函數(shù)的輸出：使用公式torch.exp((1 / lam) * self.act((self.kappa * x) - torch.log(lam)))，這是AGLU激活函數(shù)的核心計(jì)算邏輯。

通過這些核心部分，AGLU激活函數(shù)能夠在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提供更好的非線性變換，進(jìn)而提升模型的學(xué)習(xí)能力。

這個(gè)文件定義了一個(gè)名為 activation.py 的模塊，主要實(shí)現(xiàn)了一個(gè)名為 AGLU 的激活函數(shù)。AGLU 是一種統(tǒng)一的激活函數(shù)，來源于一個(gè)開源項(xiàng)目，鏈接在代碼注釋中提到。文件首先導(dǎo)入了 PyTorch 的核心庫和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊。

在 AGLU 類的構(gòu)造函數(shù) __init__ 中，首先調(diào)用了父類的構(gòu)造函數(shù)以初始化模塊。接著，定義了一個(gè) Softplus 激活函數(shù)，并將其賦值給 self.act。Softplus 是一種平滑的激活函數(shù)，通常用于替代 ReLU。接下來，定義了兩個(gè)可學(xué)習(xí)的參數(shù) lambd 和 kappa，這兩個(gè)參數(shù)都是通過均勻分布初始化的，并且可以在訓(xùn)練過程中進(jìn)行更新。lambd 和 kappa 的初始化是在指定的設(shè)備和數(shù)據(jù)類型上進(jìn)行的，這使得這個(gè)模塊能夠在 GPU 或 CPU 上運(yùn)行。

在 forward 方法中，定義了前向傳播的計(jì)算過程。首先，對 lambd 參數(shù)進(jìn)行了限制，確保其最小值為 0.0001，以避免在后續(xù)計(jì)算中出現(xiàn)除以零的情況。然后，計(jì)算激活函數(shù)的輸出，使用了 torch.exp 和 self.act。具體來說，計(jì)算的公式為 (1 / lam) * self.act((self.kappa * x) - torch.log(lam))，這個(gè)公式結(jié)合了 Softplus 激活函數(shù)和可學(xué)習(xí)的參數(shù)，生成了最終的激活值。

總體來看，這個(gè)模塊提供了一種靈活的激活函數(shù)實(shí)現(xiàn)，能夠通過學(xué)習(xí)參數(shù)來適應(yīng)不同的輸入數(shù)據(jù)，從而提高模型的表現(xiàn)。

10.2 mamba_vss.py

以下是代碼中最核心的部分，并附上詳細(xì)的中文注釋：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass SS2D(nn.Module):def __init__(self, d_model, d_state=16, d_conv=3, expand=2, dropout=0., device=None, dtype=None):super().__init__()# 初始化模型參數(shù)self.d_model = d_model  # 輸入特征維度self.d_state = d_state  # 狀態(tài)維度self.d_conv = d_conv  # 卷積核大小self.expand = expand  # 擴(kuò)展因子self.d_inner = int(self.expand * self.d_model)  # 內(nèi)部特征維度factory_kwargs = {"device": device, "dtype": dtype}# 輸入線性變換self.in_proj = nn.Linear(self.d_model, self.d_inner * 2, bias=True, **factory_kwargs)# 卷積層self.conv2d = nn.Conv2d(in_channels=self.d_inner,out_channels=self.d_inner,groups=self.d_inner,bias=True,kernel_size=d_conv,padding=(d_conv - 1) // 2,**factory_kwargs,)# 激活函數(shù)self.act = nn.SiLU()# 狀態(tài)和時(shí)間步長的線性變換self.x_proj_weight = nn.Parameter(torch.empty(4, self.d_inner, self.d_state * 2))  # (K=4, N, inner)self.dt_projs_weight = nn.Parameter(torch.empty(4, self.d_inner, self.d_state))  # (K=4, inner, rank)self.dt_projs_bias = nn.Parameter(torch.empty(4, self.d_inner))  # (K=4, inner)# 初始化參數(shù)self.A_logs = self.A_log_init(self.d_state, self.d_inner, copies=4, merge=True)  # (K=4, D, N)self.Ds = self.D_init(self.d_inner, copies=4, merge=True)  # (K=4, D, N)# 輸出層self.out_norm = nn.LayerNorm(self.d_inner)self.out_proj = nn.Linear(self.d_inner, self.d_model, bias=True, **factory_kwargs)self.dropout = nn.Dropout(dropout) if dropout > 0. else Nonedef forward(self, x: torch.Tensor):# 前向傳播B, H, W, C = x.shape  # 獲取輸入的形狀xz = self.in_proj(x)  # 輸入線性變換x, z = xz.chunk(2, dim=-1)  # 分割成兩個(gè)部分x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()  # 調(diào)整維度順序x = self.act(self.conv2d(x))  # 卷積操作和激活y = self.forward_core(x)  # 核心前向傳播y = y * F.silu(z)  # 結(jié)合第二部分out = self.out_proj(y)  # 輸出線性變換if self.dropout is not None:out = self.dropout(out)  # 應(yīng)用dropoutreturn outdef forward_core(self, x: torch.Tensor):# 核心前向傳播邏輯B, C, H, W = x.shapeL = H * WK = 4# 處理輸入數(shù)據(jù)x_hwwh = torch.stack([x.view(B, -1, L), torch.transpose(x, dim0=2, dim1=3).contiguous().view(B, -1, L)], dim=1).view(B, 2, -1, L)xs = torch.cat([x_hwwh, torch.flip(x_hwwh, dims=[-1])], dim=1)  # 處理數(shù)據(jù)# 計(jì)算狀態(tài)和時(shí)間步長x_dbl = torch.einsum("b k d l, k c d -> b k c l", xs.view(B, K, -1, L), self.x_proj_weight)dts, Bs, Cs = torch.split(x_dbl, [self.dt_rank, self.d_state, self.d_state], dim=2)dts = torch.einsum("b k r l, k d r -> b k d l", dts.view(B, K, -1, L), self.dt_projs_weight)# 選擇性掃描out_y = self.selective_scan(xs, dts, -torch.exp(self.A_logs.float()).view(-1, self.d_state), Bs.float().view(B, K, -1, L), Cs.float().view(B, K, -1, L), self.Ds.float().view(-1), z=None,delta_bias=self.dt_projs_bias.float().view(-1),delta_softplus=True,return_last_state=False,).view(B, K, -1, L)# 處理輸出y = out_y[:, 0] + torch.flip(out_y[:, 2:4], dims=[-1]).view(B, 2, -1, L)y = torch.transpose(y, dim0=1, dim1=2).contiguous().view(B, H, W, -1).to(x.dtype)y = self.out_norm(y).to(x.dtype)return yclass VSSBlock(nn.Module):def __init__(self, hidden_dim: int = 0, drop_path: float = 0.2, d_state: int = 16):super().__init__()self.ln_1 = nn.LayerNorm(hidden_dim)  # 歸一化層self.self_attention = SS2D(d_model=hidden_dim, d_state=d_state)  # 自注意力層self.drop_path = nn.Dropout(drop_path)  # DropPath層def forward(self, input: torch.Tensor):input = input.permute((0, 2, 3, 1))  # 調(diào)整輸入維度x = input + self.drop_path(self.self_attention(self.ln_1(input)))  # 計(jì)算輸出return x.permute((0, 3, 1, 2))  # 調(diào)整輸出維度# 下面的 Mamba2Block 繼承自 VSSBlock，具體實(shí)現(xiàn)類似
class Mamba2Block(VSSBlock):def __init__(self, hidden_dim: int = 0, drop_path: float = 0.2, d_state: int = 16):super().__init__(hidden_dim, drop_path, d_state)self.self_attention = Mamba2Simple(d_model=hidden_dim, d_state=d_state)  # 使用 Mamba2Simple 作為自注意力層def forward(self, input: torch.Tensor):B, C, W, H = input.size()input = input.permute((0, 2, 3, 1))  # 調(diào)整輸入維度ln = self.ln_1(input).reshape(B, W * H, C).contiguous()  # 歸一化x = input + self.drop_path(self.self_attention(ln)).reshape((B, W, H, C))  # 計(jì)算輸出return x.permute((0, 3, 1, 2))  # 調(diào)整輸出維度

代碼核心部分說明：

1. SS2D類：這是一個(gè)自定義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，包含輸入線性變換、卷積層、激活函數(shù)、狀態(tài)和時(shí)間步長的線性變換等。它的forward方法實(shí)現(xiàn)了前向傳播邏輯，使用了選擇性掃描機(jī)制來處理輸入數(shù)據(jù)。

2. VSSBlock類：這是一個(gè)基本的塊結(jié)構(gòu)，包含歸一化層和自注意力層。它的forward方法實(shí)現(xiàn)了輸入的處理和輸出的計(jì)算。

3. Mamba2Block類：繼承自VSSBlock，并使用Mamba2Simple作為自注意力層。它的forward方法實(shí)現(xiàn)了輸入的處理和輸出的計(jì)算，類似于VSSBlock。

這些類和方法共同構(gòu)成了一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，適用于處理高維數(shù)據(jù)，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺和序列建模等任務(wù)中。

這個(gè)程序文件 mamba_vss.py 定義了幾個(gè)深度學(xué)習(xí)模塊，主要是用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的自注意力機(jī)制。代碼使用了 PyTorch 框架，并且實(shí)現(xiàn)了一些特殊的操作和結(jié)構(gòu)，特別是與選擇性掃描（Selective Scan）相關(guān)的功能。

首先，程序?qū)肓吮匾膸?#xff0c;包括 PyTorch 的核心庫、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、功能模塊以及一些其他的工具庫。einops 庫用于張量的重排和重復(fù)操作，timm 庫則提供了一些層的實(shí)現(xiàn)，如 DropPath。

接下來，定義了一個(gè)名為 SS2D 的類，它是一個(gè)繼承自 nn.Module 的模塊。這個(gè)模塊的構(gòu)造函數(shù)接收多個(gè)參數(shù)，包括模型的維度、狀態(tài)維度、卷積核大小、擴(kuò)展因子等。構(gòu)造函數(shù)中定義了多個(gè)層，包括線性層、卷積層和激活函數(shù)等，并初始化了一些參數(shù)。特別地，dt_init、A_log_init 和 D_init 是靜態(tài)方法，用于初始化特定的參數(shù)。

forward_corev0 方法實(shí)現(xiàn)了核心的前向傳播邏輯，使用了選擇性掃描的操作。這個(gè)方法接收一個(gè)四維張量作為輸入，經(jīng)過一系列的張量操作后，輸出一個(gè)經(jīng)過處理的張量。forward 方法則是整個(gè)模塊的前向傳播入口，負(fù)責(zé)將輸入數(shù)據(jù)通過各個(gè)層進(jìn)行處理，最終輸出結(jié)果。

然后，定義了 VSSBlock 類，它同樣繼承自 nn.Module。這個(gè)類構(gòu)建了一個(gè)包含層歸一化和自注意力機(jī)制的塊。構(gòu)造函數(shù)中初始化了歸一化層和自注意力層，并實(shí)現(xiàn)了丟棄路徑（Drop Path）機(jī)制。forward 方法實(shí)現(xiàn)了塊的前向傳播，首先對輸入進(jìn)行轉(zhuǎn)置，然后將其與自注意力的輸出相加。

Mamba2Block 類是 VSSBlock 的子類，重寫了自注意力層為 Mamba2Simple，并在前向傳播中實(shí)現(xiàn)了不同的處理邏輯。

最后，在文件的主程序部分，創(chuàng)建了一些隨機(jī)輸入數(shù)據(jù)，并實(shí)例化了 VSSBlock 和 Mamba2Block 模型，隨后對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行前向傳播并打印輸出的尺寸。這部分代碼用于測試模型的基本功能。

整體來看，這個(gè)文件實(shí)現(xiàn)了一個(gè)復(fù)雜的自注意力機(jī)制模塊，結(jié)合了選擇性掃描和其他深度學(xué)習(xí)技術(shù)，適用于構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

10.3 predict.py

以下是經(jīng)過簡化和注釋的核心代碼部分：

# 導(dǎo)入必要的模塊
from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor
from ultralytics.engine.results import Results
from ultralytics.utils import opsclass DetectionPredictor(BasePredictor):"""擴(kuò)展自 BasePredictor 類的檢測模型預(yù)測類。該類用于處理基于 YOLO 模型的目標(biāo)檢測預(yù)測。"""def postprocess(self, preds, img, orig_imgs):"""對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行后處理，并返回 Results 對象的列表。參數(shù):preds: 模型的原始預(yù)測結(jié)果img: 輸入圖像orig_imgs: 原始圖像列表或張量返回:results: 包含后處理結(jié)果的 Results 對象列表"""# 應(yīng)用非極大值抑制（NMS）來過濾預(yù)測框preds = ops.non_max_suppression(preds,self.args.conf,  # 置信度閾值self.args.iou,    # IOU 閾值agnostic=self.args.agnostic_nms,  # 是否使用類別無關(guān)的 NMSmax_det=self.args.max_det,  # 最大檢測框數(shù)量classes=self.args.classes,    # 需要檢測的類別)# 如果輸入的原始圖像不是列表，則將其轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組if not isinstance(orig_imgs, list):orig_imgs = ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs)results = []  # 初始化結(jié)果列表for i, pred in enumerate(preds):orig_img = orig_imgs[i]  # 獲取對應(yīng)的原始圖像# 將預(yù)測框的坐標(biāo)從縮放后的圖像尺寸轉(zhuǎn)換為原始圖像尺寸pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)img_path = self.batch[0][i]  # 獲取圖像路徑# 創(chuàng)建 Results 對象并添加到結(jié)果列表results.append(Results(orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred))return results  # 返回處理后的結(jié)果列表

代碼注釋說明：

1. 類定義：DetectionPredictor 類繼承自 BasePredictor，用于處理 YOLO 模型的目標(biāo)檢測。
2. postprocess 方法：該方法負(fù)責(zé)對模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行后處理，包括應(yīng)用非極大值抑制（NMS）和調(diào)整預(yù)測框的坐標(biāo)。
3. 非極大值抑制：通過 ops.non_max_suppression 函數(shù)過濾掉重疊的預(yù)測框，以提高檢測精度。
4. 圖像轉(zhuǎn)換：如果原始圖像不是列表格式，則將其轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組，以便后續(xù)處理。
5. 結(jié)果收集：遍歷每個(gè)預(yù)測結(jié)果，調(diào)整框的坐標(biāo)，并將結(jié)果存儲在 Results 對象中，最終返回所有結(jié)果。

這個(gè)程序文件 predict.py 是一個(gè)用于目標(biāo)檢測的預(yù)測類，基于 Ultralytics YOLO（You Only Look Once）模型。文件中定義了一個(gè)名為 DetectionPredictor 的類，它繼承自 BasePredictor 類，主要用于處理目標(biāo)檢測模型的預(yù)測任務(wù)。

在這個(gè)類的文檔字符串中，提供了一個(gè)使用示例，展示了如何導(dǎo)入所需的模塊，創(chuàng)建一個(gè) DetectionPredictor 實(shí)例，并調(diào)用 predict_cli 方法進(jìn)行預(yù)測。這里的 args 字典包含了模型文件的路徑和數(shù)據(jù)源的路徑。

DetectionPredictor 類中定義了一個(gè) postprocess 方法，該方法用于對模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行后處理。具體來說，它接收三個(gè)參數(shù)：preds（模型的預(yù)測結(jié)果）、img（輸入圖像）和 orig_imgs（原始圖像）。在方法內(nèi)部，首先調(diào)用 ops.non_max_suppression 函數(shù)對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行非極大值抑制，以去除冗余的檢測框。該函數(shù)的參數(shù)包括置信度閾值、IOU（Intersection over Union）閾值、是否使用類別無關(guān)的 NMS、最大檢測框數(shù)量以及需要檢測的類別。

接下來，方法檢查 orig_imgs 是否為列表類型，如果不是，則將其轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組，以便進(jìn)行后續(xù)處理。然后，方法會遍歷每個(gè)預(yù)測結(jié)果，調(diào)整檢測框的坐標(biāo)，使其與原始圖像的尺寸相匹配，并將結(jié)果存儲在 Results 對象中。每個(gè) Results 對象包含了原始圖像、圖像路徑、模型名稱和檢測框信息。最后，方法返回一個(gè)包含所有結(jié)果的列表。

總體而言，這個(gè)文件實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)檢測模型的預(yù)測功能，并對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了有效的后處理，以便于后續(xù)的分析和使用。

10.4 block.py

以下是經(jīng)過簡化和注釋的核心代碼部分：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F# 定義一個(gè)自動填充函數(shù)，確保輸出形狀與輸入相同
def autopad(k, p=None, d=1):  # k: kernel size, p: padding, d: dilation"""Pad 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]  # 實(shí)際的卷積核大小if p is None:p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k]  # 自動填充return p# 定義Swish激活函數(shù)
class swish(nn.Module):def forward(self, x):return x * torch.sigmoid(x)# 定義一個(gè)帶有注意力機(jī)制的卷積塊
class AttentionConv(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(AttentionConv, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)self.attention = nn.Sequential(nn.AdaptiveAvgPool2d(1),nn.Conv2d(out_channels, out_channels // 16, kernel_size=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(out_channels // 16, out_channels, kernel_size=1),nn.Sigmoid())def forward(self, x):x = self.conv1(x)attn = self.attention(x)return x * attn  # 使用注意力機(jī)制調(diào)整輸出# 定義一個(gè)基本的卷積塊
class BasicConv(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(BasicConv, self).__init__()self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)self.act = nn.ReLU()def forward(self, x):return self.act(self.bn(self.conv(x)))  # 卷積 -> BN -> 激活# 定義一個(gè)帶有多個(gè)卷積塊的網(wǎng)絡(luò)
class MyNetwork(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(MyNetwork, self).__init__()self.layer1 = BasicConv(3, 64)  # 輸入3通道，輸出64通道self.layer2 = AttentionConv(64, 128)  # 輸入64通道，輸出128通道self.layer3 = BasicConv(128, 256)  # 輸入128通道，輸出256通道self.fc = nn.Linear(256 * 8 * 8, num_classes)  # 假設(shè)輸入圖像為64x64，池化后為8x8def forward(self, x):x = self.layer1(x)x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化x = self.layer2(x)x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化x = self.layer3(x)x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平x = self.fc(x)return x# 實(shí)例化模型并打印
model = MyNetwork(num_classes=10)
print(model)

代碼注釋說明：

1. autopad: 自動計(jì)算卷積的填充，以確保輸出的空間維度與輸入相同。
2. swish: 實(shí)現(xiàn)Swish激活函數(shù)，常用于深度學(xué)習(xí)模型中。
3. AttentionConv: 結(jié)合卷積和注意力機(jī)制的卷積塊，使用自適應(yīng)平均池化來生成通道注意力。
4. BasicConv: 一個(gè)基本的卷積塊，包含卷積、批歸一化和激活函數(shù)。
5. MyNetwork: 一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含多個(gè)卷積層和一個(gè)全連接層，用于分類任務(wù)。

這個(gè)簡化的版本保留了主要的結(jié)構(gòu)和功能，同時(shí)添加了詳細(xì)的中文注釋，以幫助理解每個(gè)部分的作用。

這個(gè)程序文件 block.py 是一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)現(xiàn)，主要用于圖像處理任務(wù)，包含了多種模塊和層的定義，特別是針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和自注意力機(jī)制的結(jié)合。以下是對文件中主要內(nèi)容的詳細(xì)說明：

首先，文件導(dǎo)入了必要的庫，包括 PyTorch 和一些其他的模塊，定義了一些常用的函數(shù)和類，方便后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建。

接下來，定義了一些基本的卷積和激活函數(shù)模塊，如 autopad 函數(shù)用于自動計(jì)算卷積的填充，Conv、DWConv、DSConv 等類用于構(gòu)建不同類型的卷積層。這些模塊通常包括卷積操作、批歸一化和激活函數(shù)。

在深度學(xué)習(xí)模型中，注意力機(jī)制是一個(gè)重要的組成部分，文件中定義了多種注意力模塊，例如 DyHeadBlock 和 DyHeadBlockWithDCNV3，這些模塊通過動態(tài)卷積和注意力機(jī)制來增強(qiáng)特征提取能力。

文件中還實(shí)現(xiàn)了多種不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括標(biāo)準(zhǔn)的瓶頸結(jié)構(gòu)（Bottleneck）、改進(jìn)的瓶頸結(jié)構(gòu)（如 Bottleneck_ODConv 和 Bottleneck_AKConv），以及更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)（如 C3k 和 C3k2），這些結(jié)構(gòu)通過組合不同的卷積層和注意力機(jī)制來提高模型的性能。

特別地，文件中包含了許多新的模塊和技術(shù)，例如 MultiOrderDWConv、MogaBlock、DynamicConv 等，這些模塊旨在通過多種卷積和注意力機(jī)制的組合來提升模型在圖像處理任務(wù)中的表現(xiàn)。

此外，文件還實(shí)現(xiàn)了一些用于特征融合的模塊，如 PyramidPoolAgg 和 ContextGuideFusionModule，這些模塊通過多尺度特征融合來增強(qiáng)模型的表現(xiàn)力。

最后，文件中還包含了一些用于模型訓(xùn)練和推理的輔助功能，例如 switch_to_deploy 方法用于將模型切換到推理模式，減少不必要的計(jì)算開銷。

總體而言，block.py 文件實(shí)現(xiàn)了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，結(jié)合了多種現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的技術(shù)，適用于圖像處理等任務(wù)。每個(gè)模塊的設(shè)計(jì)都旨在提高模型的效率和性能，充分利用了深度學(xué)習(xí)中的最新研究成果。

注意：由于此博客編輯較早，上面“10.YOLOv11核心改進(jìn)源碼講解”中部分代碼可能會優(yōu)化升級，僅供參考學(xué)習(xí)，以“11.完整訓(xùn)練+Web前端界面+200+種全套創(chuàng)新點(diǎn)源碼、數(shù)據(jù)集獲取（由于版權(quán)原因，本博客僅提供【原始博客的鏈接】，原始博客提供下載鏈接）”的內(nèi)容為準(zhǔn)。

11.完整訓(xùn)練+Web前端界面+200+種全套創(chuàng)新點(diǎn)源碼、數(shù)據(jù)集獲取（由于版權(quán)原因，本博客僅提供【原始博客的鏈接】，原始博客提供下載鏈接）

參考原始博客1: https://gitee.com/Vision-Studios/peanuts104

參考原始博客2: https://github.com/Qunmasj-Vision-Studio/peanuts104