【运输＆公路】交通灯检测体系源码＆数据集全套：改进yolo11-SCConv ...

改进yolo11-attention等200+全套创新点大全：交通灯检测体系源码＆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

留意：由于项目不停在更新迭代，上面“1.图片效果展示”和“2.视频效果展示”展示的体系图片或者视频可能为老版本，新版本在老版本的底子上升级如下：（实际效果以升级的新版本为准）
（1）适配了YOLOV11的“目标检测”模子和“实例分割”模子，通过加载相应的权重（.pt）文件即可自顺应加载模子。
（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”三种识别效果生存导出，解决手动导出（容易卡顿出现爆内存）存在的题目，识别完自动生存效果并导出到tempDir中。
（4）支持Web前端体系中的标题、配景图等自定义修改。
别的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）,需要您按照教程举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.配景

研究配景与意义
随着都会化进程的加快，交通管理面临着亘古未有的挑战。交通灯作为都会交通控制的重要构成部分，其精确识别与实时监测对于提高交通效率、保障行车安全具有重要意义。传统的交通灯检测方法往往依靠于人工监控或简单的图像处理惩罚技术，难以顺应复杂多变的交通情况，尤其是在光照变革、天气条件不佳以及交通流量大的情况下，检测的精确性和实时性均受到影响。因此，开发一种高效、精确的交通灯检测体系显得尤为重要。
本研究基于改进的YOLOv11模子，旨在提升交通灯的检测精度和速率。YOLO（You Only Look Once）系列模子以其快速的检测速率和较高的精确率在目标检测领域取得了显著的成果。通过对YOLOv11举行改进，联合特定的交通灯数据集，我们希望能够实现对交通灯的精准识别和分类。该数据集包含2400张图像，涵盖了交通灯的不同状态和角度，详细类别包括左侧信号灯、右侧信号灯和双臂信号灯，能够有用地反映出交通灯在实际应用中的多样性。
本研究的意义不但在于提升交通灯的检测技术，更在于为智能交通体系的建设提供技术支持。通过高效的交通灯检测体系，可以实现对交通流量的实时监控与调控，进而淘汰交通拥堵、降低事故发生率。此外，该体系的应用还可以为自动驾驶技术的发展提供重要的数据支撑，推动智能交通的进一步发展。因此，基于改进YOLOv11的交通灯检测体系的研究具有重要的理论价值和广泛的应用前景。
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: 3
names: [‘1_left’, ‘1_right’, ‘2_arms’]
该项目为【目标检测】数据集，请在【训练教程和Web端加载模子教程（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
本项目所利用的数据集名为“Thesis”，旨在为改进YOLOv11的交通灯检测体系提供强有力的支持。该数据集专注于交通讯号灯的不同类型，包含三种主要类别，分别为“1_left”、“1_right”和“2_arms”。这些类别的分别不但反映了交通讯号灯的多样性，也为模子的训练提供了丰富的样本，以便其能够在实际应用中精确识别和分类不同类型的交通讯号灯。
“Thesis”数据集的构建颠末精心设计，确保了数据的多样性和代表性。每个类别的样本均来自于不同的都会情况和交通条件，涵盖了各种光照和天气情况。这种多样性使得模子在训练过程中能够学习到不同场景下交通讯号灯的特征，从而提高其在真实世界应用中的鲁棒性和精确性。此外，数据集中还包含了不同角度和距离下拍摄的交通讯号灯图像，进一步加强了模子的泛化本领。
为了确保数据集的高质量和有用性，全部图像均颠末标注，标注信息包括交通讯号灯的类别和位置。这些标注将为YOLOv11模子的训练提供须要的监视信号，使其能够更好地学习到特征并举行精确的检测。通过利用“Thesis”数据集，我们盼望能够显著提升YOLOv11在交通灯检测任务中的性能，进而推动智能交通体系的发展与应用。整体而言，“Thesis”数据集不但为本项目提供了坚固的数据底子，也为将来相关研究提供了名贵的参考资源。

5.全套项目情况部署视频教程（零底子手把手讲授）

5.1 所需软件PyCharm和Anaconda安装教程（第一步）
5.2 安装Python假造情况创建和依靠库安装视频教程（第二步）
6.改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模子教程（零底子手把手讲授）

6.1 改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模子教程（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

1. Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
2. 1/200     20.8G   0.01576   0.01955  0.007536        22      1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00,  1.04s/it]
3.            Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00,  2.87it/s]
4.              all       3395      17314      0.994      0.957      0.0957      0.0843
6. Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
7. 2/200     20.8G   0.01578   0.01923  0.007006        22      1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00,  1.04s/it]
8.            Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00,  2.95it/s]
9.              all       3395      17314      0.996      0.956      0.0957      0.0845
11. Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
12. 3/200     20.8G   0.01561    0.0191  0.006895        27      1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00,  1.29it/s]
13.            Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████   | 187/213 [00:52<00:00,  4.04it/s]
14.              all       3395      17314      0.996      0.957      0.0957      0.0845

复制代码

项目数据集下载链接

7.原始YOLOv11算法讲解

YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列的最新版本，联合了尖端的精确性、速率和效率，用于目标检测、分割、分类、定向界限框和姿态估计。与
YOLOv8 相比，它具有更少的参数和更好的效果，不难预见，YOLO11 在边沿设备上更高效、更快，将频繁出现在盘算机视觉领域的最先进技术（SOTA）中。

主要特点

• **加强的特征提取：**YOLO11 利用改进的主干和颈部架构来加强特征提取，以实现更精确的目标检测和复杂任务的性能。
  
• **针对效率和速率优化：**精致的架构设计和优化的训练流程在保持精确性和性能之间最佳平衡的同时，提供更快的处理惩罚速率。
  
• **更少的参数，更高的精确度：**YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了比 YOLOv8m 更高的 mAP，参数淘汰了 22%，提高了盘算效率，同时不捐躯精确度。
  
• **跨情况的顺应性：**YOLO11 可以无缝部署在边沿设备、云平台和配备 NVIDIA GPU 的体系上，确保最大的机动性。
  
• **支持广泛的任务范围：**YOLO11 支持各种盘算机视觉任务，如目标检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向目标检测（OBB）。
  

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，每个创新点的详细原理讲解就不全部展开，详细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【假如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】

### CBAM空间留意力机制
近年来，随着深度学习研究方向的火热，留意力机制也被广泛地应用在图像识别、语音识别和自然语言处理惩罚等领域，留意力机制在深度学习任务中发挥着举足轻重的作用。留意力机制借鉴于人类的视觉体系，例如，人眼在看到一幅画面时，会倾向于关注画面中的重要信息，而忽略其他可见的信息。深度学习中的留意力机制和人类视觉的留意力机制相似，通过扫描全局数据，从大量数据中选择出需要重点关注的、对当前任务更为重要的信息，然后对这部分信息分配更多的留意力资源，从这些信息中获取更多所需要的细节信息，而抑制其他无用的信息。而在深度学习中，则详细表现为给感兴趣的区域更高的权重，颠末网络的学习和调整，得到最优的权重分配，形成网络模子的留意力，使网络拥有更强的学习本领，加快网络的收敛速率。
留意力机制通常可分为软留意力机制和硬留意力机制[4-5]。软留意力机制在选择信息时，不是从输入的信息中只选择1个，而会用到全部输入信息，只是各个信息对应的权重分配不同，然后输入网络模子举行盘算;硬留意力机制则是从输入的信息中随机选取一个或者选择概率最高的信息，但是这一步骤通常是不可微的，导致硬留意力机制更难训练。因此，软留意力机制应用更为广泛，按照原理可将软留意力机制分别为:通道留意力机制（channel attention)、空间留意力机制(spatial attention）和混合域留意力机制(mixed attention)。
通道留意力机制的本质建立各个特征通道之间的重要程度，对感兴趣的通道举行重点关注，弱化不感兴趣的通道的作用;空间留意力的本质则是建模了整个空间信息的重要程度，然后对空间内感兴趣的区域举行重点关注，弱化别的非感兴趣区域的作用;混合留意力同时运用了通道留意力和空间留意力，两部分先后举行或并行，形成对通道特征和空间特征同时关注的留意力模子。
卷积层留意力模块(Convolutional Block Attention Module，CBAM）是比力常用的混合留意力模块，其先后集中了通道留意力模块和空间留意力模块，网络中加入该模块能有用提高网络性能，淘汰网络模子的盘算量，模块结构如图所示。输入特征图首先颠末分支的通道留意力模块，然后和主干的原特征图融合，得到具有通道留意力的特征图，接着颠末分支的空间留意力模块，在和主干的特征图融合后，得到同时具有通道特征留意力和空间特征留意力的特征图。CBAM模块不改变输入特征图的巨细，因此该模块是一个“即插即用”的模块，可以插入网络的任何位置。

通道留意力模块的结构表示图如图所示，通道留意力模块分支并行地对输入的特征图举行最大池化操作和平均池化操作，然后利用多层感知机对效果举行变换，得到应用于两个通道的变换效果，最后颠末sigmoid激活函数将变换效果融合，得到具有通道留意力的通道特征图。

空间留意力模块表示图如图所示，将通道留意力模块输出的特征图作为该模块的输入特征图，首先对输入特征图举行基于通道的最大池化操作和平均池化操作，将两部分得到的效果拼接起来，然后通过卷积得到降为Ⅰ通道的特征图，最后通过sigmoid激活函数天生具有空间留意力的特征图。

9.体系功能展示

图9.1.体系支持检测效果表格显示
图9.2.体系支持置信度和IOU阈值手动调治
图9.3.体系支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练得到)
图9.4.体系支持摄像头实时识别
图9.5.体系支持图片识别
图9.6.体系支持视频识别
图9.7.体系支持识别效果文件自动生存
图9.8.体系支持Excel导出检测效果数据

10. YOLOv11核心改进源码讲解

10.1 attention.py

以下是代码中最核心的部分，包含了一些重要的留意力机制模块。每个类的功能和主要方法都举行了详细的中文注释。

1. import torch
2. from torch import nn
3. import torch.nn.functional as F
5. class EMA(nn.Module):
6.     """Exponential Moving Average (EMA) Module."""
7.     def __init__(self, channels, factor=8):
8.         super(EMA, self).__init__()
9.         self.groups = factor  # 将通道分成若干组
10.         assert channels // self.groups > 0  # 确保每组至少有一个通道
11.         self.softmax = nn.Softmax(-1)  # Softmax用于归一化
12.         self.agp = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))  # 自适应平均池化
13.         self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1))  # 对高度进行池化
14.         self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None))  # 对宽度进行池化
15.         self.gn = nn.GroupNorm(channels // self.groups, channels // self.groups)  # 组归一化
16.         self.conv1x1 = nn.Conv2d(channels // self.groups, channels // self.groups, kernel_size=1)  # 1x1卷积
17.         self.conv3x3 = nn.Conv2d(channels // self.groups, channels // self.groups, kernel_size=3, padding=1)  # 3x3卷积
19.     def forward(self, x):
20.         b, c, h, w = x.size()  # 获取输入的批量大小、通道数、高度和宽度
21.         group_x = x.reshape(b * self.groups, -1, h, w)  # 将输入重塑为组的形式
22.         x_h = self.pool_h(group_x)  # 对高度进行池化
23.         x_w = self.pool_w(group_x).permute(0, 1, 3, 2)  # 对宽度进行池化并转置
24.         hw = self.conv1x1(torch.cat([x_h, x_w], dim=2))  # 将高度和宽度的池化结果拼接并通过1x1卷积
25.         x_h, x_w = torch.split(hw, [h, w], dim=2)  # 将结果分割回高度和宽度
26.         x1 = self.gn(group_x * x_h.sigmoid() * x_w.permute(0, 1, 3, 2).sigmoid())  # 通过sigmoid激活后进行组归一化
27.         x2 = self.conv3x3(group_x)  # 通过3x3卷积处理
28.         x11 = self.softmax(self.agp(x1).reshape(b * self.groups, -1, 1).permute(0, 2, 1))  # 计算x1的权重
29.         x12 = x2.reshape(b * self.groups, c // self.groups, -1)  # 重塑x2
30.         x21 = self.softmax(self.agp(x2).reshape(b * self.groups, -1, 1).permute(0, 2, 1))  # 计算x2的权重
31.         x22 = x1.reshape(b * self.groups, c // self.groups, -1)  # 重塑x1
32.         weights = (torch.matmul(x11, x12) + torch.matmul(x21, x22)).reshape(b * self.groups, 1, h, w)  # 计算最终权重
33.         return (group_x * weights.sigmoid()).reshape(b, c, h, w)  # 返回加权后的结果
35. class SimAM(nn.Module):
36.     """Similarity Attention Module (SimAM)."""
37.     def __init__(self, e_lambda=1e-4):
38.         super(SimAM, self).__init__()
39.         self.activaton = nn.Sigmoid()  # Sigmoid激活函数
40.         self.e_lambda = e_lambda  # 正则化参数
42.     def forward(self, x):
43.         b, c, h, w = x.size()  # 获取输入的尺寸
44.         n = w * h - 1  # 计算总的像素点数
45.         x_minus_mu_square = (x - x.mean(dim=[2, 3], keepdim=True)).pow(2)  # 计算每个像素与均值的差的平方
46.         y = x_minus_mu_square / (4 * (x_minus_mu_square.sum(dim=[2, 3], keepdim=True) / n + self.e_lambda)) + 0.5  # 计算y
47.         return x * self.activaton(y)  # 返回加权后的输入
49. class BiLevelRoutingAttention(nn.Module):
50.     """Bi-Level Routing Attention Module."""
51.     def __init__(self, dim, num_heads=8, n_win=7, qk_scale=None, topk=4):
52.         super().__init__()
53.         self.dim = dim  # 输入维度
54.         self.n_win = n_win  # 窗口数量
55.         self.num_heads = num_heads  # 注意力头数量
56.         self.qk_dim = dim // num_heads  # 每个头的维度
57.         self.scale = qk_scale or self.qk_dim ** -0.5  # 缩放因子
58.         self.router = TopkRouting(qk_dim=self.qk_dim, topk=topk)  # 路由模块
59.         self.qkv = QKVLinear(self.dim, self.qk_dim)  # QKV线性映射
60.         self.wo = nn.Linear(dim, dim)  # 输出线性映射
62.     def forward(self, x):
63.         b, c, h, w = x.size()  # 获取输入的尺寸
64.         q, kv = self.qkv(x)  # 计算Q和KV
65.         q_pix = rearrange(q, 'n p2 h w c -> n p2 (h w) c')  # 重塑Q
66.         kv_pix = self.kv_down(rearrange(kv, 'n p2 h w c -> (n p2) c h w'))  # 重塑KV
67.         kv_pix = rearrange(kv_pix, '(n j i) c h w -> n (j i) (h w) c', j=self.n_win, i=self.n_win)  # 重塑KV
68.         q_win, k_win = q.mean([2, 3]), kv.mean([2, 3])  # 计算窗口级别的Q和K
69.         r_weight, r_idx = self.router(q_win, k_win)  # 路由权重和索引
70.         kv_pix_sel = self.kv_gather(r_idx=r_idx, r_weight=r_weight, kv=kv_pix)  # 收集KV
71.         k_pix_sel, v_pix_sel = kv_pix_sel.split([self.qk_dim, self.dim], dim=-1)  # 分割K和V
72.         attn_weight = (q_pix * self.scale) @ k_pix_sel  # 计算注意力权重
73.         attn_weight = self.attn_act(attn_weight)  # 激活
74.         out = attn_weight @ v_pix_sel  # 计算输出
75.         out = self.wo(out)  # 线性映射
76.         return out  # 返回结果

复制代码

以上代码展示了几个重要的留意力机制模块，包括 EMA、SimAM 和 BiLevelRoutingAttention。每个模块的构造函数和前向传播方法都举行了详细的注释，资助理解其功能和实现逻辑。
这个文件 attention.py 定义了一系列与留意力机制相关的神经网络模块，主要用于盘算图像特征的留意力。文件中利用了 PyTorch 框架，包含多个类和函数，每个类实现了不同类型的留意力机制或相关功能。以下是对文件内容的逐步分析。
首先，文件导入了须要的库，包括 PyTorch 的核心模块、神经网络模块、函数式接口、以及一些其他工具，如 einops 用于张量重排，numpy 用于数值盘算等。
接下来，文件定义了一些常用的留意力模块。EMA 类实现了加强的多头留意力机制，利用了自顺应平均池化和卷积操作来盘算留意力权重。SimAM 类实现了一种基于相似度的留意力机制，利用了 Sigmoid 激活函数来调整输出。
SpatialGroupEnhance 类则实现了一种空间加强机制，通过对输入特征举行分组和池化，盘算出加强后的特征图。TopkRouting 类实现了可微分的 Top-k 路由机制，用于选择最重要的特征。
KVGather 类用于根据路由索引和权重从键值对中选择特征。QKVLinear 类实现了一个线性变换，用于将输入特征映射到查询、键和值的空间。
BiLevelRoutingAttention 类实现了双层路由留意力机制，联合了局部和全局的留意力盘算。FocusedLinearAttention 类则实现了一种专注的线性留意力机制，利用了卷积和留意力机制来处理惩罚输入特征。
文件中还定义了一些其他的留意力模块，如 CoordAtt、TripletAttention、BAMBlock、EfficientAttention 等，这些模块通过不同的方式来盘算留意力权重，加强特征表达本领。
此外，文件中还包含了一些辅助类和函数，如 h_sigmoid 和 h_swish，用于实现特定的激活函数，BasicConv 用于构建根本的卷积层，ZPool 用于实现池化操作等。
最后，文件中定义了一些高级的留意力机制，如 TransNeXt_AggregatedAttention 和 SegNext_Attention，这些机制联合了变换器架构和留意力机制，旨在提高图像分割和特征提取的性能。
总体而言，这个文件提供了一整套机动的留意力机制实现，适用于各种盘算机视觉任务，尤其是在图像处理惩罚和特征提取方面。每个模块都可以单独利用或组合利用，以满意不同的需求。
10.2 activation.py

1. import torch
2. import torch.nn as nn
4. class AGLU(nn.Module):
5.     """AGLU激活函数模块，来源于https://github.com/kostas1515/AGLU。"""
7.     def __init__(self, device=None, dtype=None) -> None:
8.         """初始化AGLU激活函数模块。"""
9.         super().__init__()
10.         # 使用Softplus作为基础激活函数，beta设置为-1.0
11.         self.act = nn.Softplus(beta=-1.0)
12.         # 初始化lambda参数，并将其定义为可学习的参数
13.         self.lambd = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  # lambda参数
14.         # 初始化kappa参数，并将其定义为可学习的参数
15.         self.kappa = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  # kappa参数
17.     def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
18.         """计算AGLU激活函数的前向传播。"""
19.         # 将lambda参数限制在最小值0.0001，避免数值不稳定
20.         lam = torch.clamp(self.lambd, min=0.0001)
21.         # 计算AGLU激活函数的输出
22.         return torch.exp((1 / lam) * self.act((self.kappa * x) - torch.log(lam)))

复制代码

代码核心部分及注释说明：

• 类定义：
  
  
  
  • class AGLU(nn.Module)：定义了一个名为AGLU的类，继承自PyTorch的nn.Module，用于实现AGLU激活函数。
    
  
  
• 初始化方法：
  
  
  
  • def __init__(self, device=None, dtype=None) -> None：构造函数，用于初始化AGLU模块。
    
  • self.act = nn.Softplus(beta=-1.0)：定义了一个Softplus激活函数，beta参数设置为-1.0。
    
  • self.lambd和self.kappa：这两个参数是可学习的参数，分别初始化为匀称分布的随机值。
    
  
  
• 前向传播方法：
  
  
  
  • def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor：定义了前向传播的方法，输入为一个张量x。
    
  • lam = torch.clamp(self.lambd, min=0.0001)：将lambda参数限制在0.0001以上，以避免在盘算中出现数值不稳固的情况。
    
  • return torch.exp((1 / lam) * self.act((self.kappa * x) - torch.log(lam)))：盘算AGLU激活函数的输出，利用Softplus函数和参数举行运算，最后返回效果。
    
  
  

这个程序文件定义了一个名为 activation.py 的模块，主要实现了一个统一的激活函数模块，称为 AGLU（Adaptive Gated Linear Unit）。该模块利用了 PyTorch 库，继承自 nn.Module，用于构建神经网络中的激活函数。
在 AGLU 类的初始化方法 __init__ 中，首先调用了父类的构造函数。接着，定义了一个激活函数 self.act，利用了 nn.Softplus，其参数 beta 被设置为 -1.0。Softplus 是一种平滑的激活函数，通常用于替代 ReLU 函数。然后，定义了两个可学习的参数 self.lambd 和 self.kappa，这两个参数的初始值是通过匀称分布随机初始化的。它们的作用是在前向传播中调整激活函数的输出。
在 forward 方法中，定义了前向传播的盘算过程。输入 x 是一个张量，首先对 self.lambd 举行限制，确保其值不小于 0.0001，以避免在后续盘算中出现除以零的情况。然后，盘算激活函数的输出，详细是通过 torch.exp 函数对一系列运算的效果举行指数运算。运算中利用了 self.act 和 self.kappa，联合了输入 x 和参数 self.lambd，实现了激活函数的非线性变换。
总体来说，这个模块提供了一种新的激活函数，旨在通过可学习的参数来加强模子的表达本领。它的设计灵感来源于 GitHub 上的相关研究，能够在深度学习模子中机动应用。
10.3 orepa.py

以下是颠末简化和注释的核心代码部分，主要集中在 OREPA 类及其相关功能上：

1. import torch
2. import torch.nn as nn
3. import torch.nn.init as init
4. import torch.nn.functional as F
5. import numpy as np
7. # OREPA类实现
8. class OREPA(nn.Module):
9.     def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=None, groups=1, dilation=1, act=True):
10.         super(OREPA, self).__init__()
11.         
12.         # 初始化参数
13.         self.kernel_size = kernel_size
14.         self.in_channels = in_channels
15.         self.out_channels = out_channels
16.         self.groups = groups
17.         self.stride = stride
18.         self.padding = padding if padding is not None else (kernel_size // 2)
19.         self.dilation = dilation
20.         
21.         # 激活函数
22.         self.nonlinear = nn.ReLU() if act else nn.Identity()
23.         
24.         # 权重参数初始化
25.         self.weight_orepa_origin = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels, in_channels // groups, kernel_size, kernel_size))
26.         init.kaiming_uniform_(self.weight_orepa_origin, a=math.sqrt(0.0))
27.         
28.         # 其他权重参数
29.         self.weight_orepa_avg_conv = nn.Parameter(torch.Tensor(out_channels, in_channels // groups, 1, 1))
30.         init.kaiming_uniform_(self.weight_orepa_avg_conv, a=0.0)
31.         
32.         self.vector = nn.Parameter(torch.Tensor(6, out_channels))  # 权重组合系数
33.         self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)  # 批归一化层
35.         # 初始化向量
36.         self.init_vector()
38.     def init_vector(self):
39.         # 初始化权重组合系数
40.         init.constant_(self.vector[0, :], 0.25)  # origin
41.         init.constant_(self.vector[1, :], 0.25)  # avg
42.         init.constant_(self.vector[2, :], 0.0)   # prior
43.         init.constant_(self.vector[3, :], 0.5)   # 1x1_kxk
44.         init.constant_(self.vector[4, :], 0.5)   # 1x1
45.         init.constant_(self.vector[5, :], 0.5)   # dws_conv
47.     def weight_gen(self):
48.         # 生成组合后的权重
49.         weight_orepa_origin = self.weight_orepa_origin * self.vector[0, :].view(-1, 1, 1, 1)
50.         weight_orepa_avg = self.weight_orepa_avg_conv * self.vector[1, :].view(-1, 1, 1, 1)
51.         
52.         # 组合所有权重
53.         weight = weight_orepa_origin + weight_orepa_avg
54.         return weight
56.     def forward(self, inputs):
57.         # 前向传播
58.         weight = self.weight_gen()  # 生成权重
59.         out = F.conv2d(inputs, weight, stride=self.stride, padding=self.padding, dilation=self.dilation, groups=self.groups)
60.         return self.nonlinear(self.bn(out))  # 激活和归一化
62.     def get_equivalent_kernel_bias(self):
63.         # 获取等效的卷积核和偏置
64.         return self.weight_gen(), self.bn.bias
66.     def switch_to_deploy(self):
67.         # 切换到部署模式
68.         kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias()
69.         self.orepa_reparam = nn.Conv2d(self.in_channels, self.out_channels, self.kernel_size, stride=self.stride, padding=self.padding, groups=self.groups, bias=True)
70.         self.orepa_reparam.weight.data = kernel
71.         self.orepa_reparam.bias.data = bias
72.         for param in self.parameters():
73.             param.detach_()  # 分离参数，避免梯度更新

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代码注释说明：

• 类定义：OREPA 继承自 nn.Module，是一个自定义的卷积模块。
  
• 初始化方法：接收输入通道数、输出通道数、卷积核巨细、步幅、填充、分组、扩张率和激活函数类型，初始化相关参数和权重。
  
• 权重天生：weight_gen 方法根据初始化的权重和向量天生最终的卷积权重。
  
• 前向传播：forward 方法执行卷积操作，并通过激活函数和批归一化层处理惩罚输出。
  
• 等效卷积核获取：get_equivalent_kernel_bias 方法返回当前模子的等效卷积核和偏置。
  
• 切换到部署模式：switch_to_deploy 方法用于将模子切换到推理模式，天生一个新的卷积层以便于部署。
  

以上是对核心部分的提炼和详细注释，生存了实现的关键逻辑和结构。
这个程序文件 orepa.py 是一个基于 PyTorch 的深度学习模子实现，主要涉及一种名为 OREPA（Optimized Reparameterization for Efficient Neural Networks）的网络结构。该文件定义了多个类和函数，用于构建和操作这种网络结构。
首先，文件中导入了一些须要的库，包括 PyTorch 的核心库、神经网络模块、初始化模块、功能模块以及 NumPy。接着，定义了一些辅助函数，如 transI_fusebn 和 transVI_multiscale，用于处理惩罚卷积核和批归一化的转换，以及对卷积核举行多标准填充。
OREPA 类是这个文件的核心部分，继承自 nn.Module。在初始化方法中，类的构造函数接受多个参数，如输入通道数、输出通道数、卷积核巨细、步幅、填充、分组卷积等。根据是否处于部署模式，类会选择不同的初始化方式。假如不是部署模式，则会初始化多个参数，包括不同类型的卷积核，并举行相应的权重初始化。
OREPA 类中还定义了多个方法，如 fre_init、weight_gen 和 forward。fre_init 方法用于初始化权重，weight_gen 方法天生最终的卷积权重，而 forward 方法则定义了前向传播的过程，利用天生的权重对输入举行卷积操作，并通过非线性激活函数和批归一化处理惩罚输出。
此外，文件中还定义了 OREPA_LargeConv、ConvBN、OREPA_3x3_RepVGG 和 RepVGGBlock_OREPA 等类，这些类扩展了 OREPA 的功能，提供了不同类型的卷积操作和网络结构。每个类都有本身的初始化方法和前向传播逻辑，顺应不同的网络需求。
例如，OREPA_LargeConv 类实现了大卷积的结构，支持多层卷积的组合，而 RepVGGBlock_OREPA 类则联合了 OREPA 和 SEAttention（Squeeze-and-Excitation Attention）机制，提供了更强的特征提取本领。
最后，文件中还实现了一些用于模子部署的功能，如 switch_to_deploy 方法，用于将训练模式转换为推理模式，并融合卷积和批归一化的权重，以便在推理时淘汰盘算量。
整体而言，这个文件实现了一个复杂的深度学习模块，专注于优化卷积操作和提高模子的效率，适合在盘算资源有限的情况中利用。
10.4 convnextv2.py

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

1. import torch
2. import torch.nn as nn
3. import torch.nn.functional as F
5. class LayerNorm(nn.Module):
6.     """ 自定义的层归一化（Layer Normalization）类，支持两种数据格式：channels_last（默认）和 channels_first。
7.     channels_last 对应输入形状为 (batch_size, height, width, channels)，
8.     而 channels_first 对应输入形状为 (batch_size, channels, height, width)。
9.     """
10.     def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_last"):
11.         super().__init__()
12.         # 权重和偏置初始化
13.         self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape))
14.         self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape))
15.         self.eps = eps  # 防止除零的微小值
16.         self.data_format = data_format
17.         if self.data_format not in ["channels_last", "channels_first"]:
18.             raise NotImplementedError
19.         self.normalized_shape = (normalized_shape, )
20.    
21.     def forward(self, x):
22.         # 根据数据格式进行归一化处理
23.         if self.data_format == "channels_last":
24.             return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps)
25.         elif self.data_format == "channels_first":
26.             u = x.mean(1, keepdim=True)  # 计算均值
27.             s = (x - u).pow(2).mean(1, keepdim=True)  # 计算方差
28.             x = (x - u) / torch.sqrt(s + self.eps)  # 标准化
29.             x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None]  # 应用权重和偏置
30.             return x
32. class Block(nn.Module):
33.     """ ConvNeXtV2中的基本块（Block）。
34.    
35.     Args:
36.         dim (int): 输入通道数。
37.         drop_path (float): 随机深度率。默认值为0.0。
38.     """
39.     def __init__(self, dim, drop_path=0.):
40.         super().__init__()
41.         # 深度可分离卷积
42.         self.dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=7, padding=3, groups=dim)
43.         self.norm = LayerNorm(dim, eps=1e-6)  # 归一化层
44.         self.pwconv1 = nn.Linear(dim, 4 * dim)  # 1x1卷积（点卷积）
45.         self.act = nn.GELU()  # 激活函数
46.         self.pwconv2 = nn.Linear(4 * dim, dim)  # 1x1卷积（点卷积）
47.         self.drop_path = nn.Identity() if drop_path <= 0. else DropPath(drop_path)  # 随机深度
49.     def forward(self, x):
50.         input = x  # 保存输入以便后续残差连接
51.         x = self.dwconv(x)  # 深度卷积
52.         x = x.permute(0, 2, 3, 1)  # 转换维度顺序
53.         x = self.norm(x)  # 归一化
54.         x = self.pwconv1(x)  # 第一个点卷积
55.         x = self.act(x)  # 激活
56.         x = self.pwconv2(x)  # 第二个点卷积
57.         x = x.permute(0, 3, 1, 2)  # 恢复维度顺序
58.         x = input + self.drop_path(x)  # 残差连接
59.         return x
61. class ConvNeXtV2(nn.Module):
62.     """ ConvNeXt V2模型定义。
63.    
64.     Args:
65.         in_chans (int): 输入图像的通道数。默认值为3。
66.         num_classes (int): 分类头的类别数。默认值为1000。
67.         depths (tuple(int)): 每个阶段的块数。默认值为[3, 3, 9, 3]。
68.         dims (int): 每个阶段的特征维度。默认值为[96, 192, 384, 768]。
69.         drop_path_rate (float): 随机深度率。默认值为0。
70.     """
71.     def __init__(self, in_chans=3, num_classes=1000,
72.                  depths=[3, 3, 9, 3], dims=[96, 192, 384, 768],
73.                  drop_path_rate=0.):
74.         super().__init__()
75.         self.depths = depths
76.         self.downsample_layers = nn.ModuleList()  # 下采样层
77.         # Stem层
78.         stem = nn.Sequential(
79.             nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4),
80.             LayerNorm(dims[0], eps=1e-6, data_format="channels_first")
81.         )
82.         self.downsample_layers.append(stem)
83.         # 添加下采样层
84.         for i in range(3):
85.             downsample_layer = nn.Sequential(
86.                     LayerNorm(dims[i], eps=1e-6, data_format="channels_first"),
87.                     nn.Conv2d(dims[i], dims[i+1], kernel_size=2, stride=2),
88.             )
89.             self.downsample_layers.append(downsample_layer)
91.         self.stages = nn.ModuleList()  # 特征分辨率阶段
92.         dp_rates = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))]
93.         cur = 0
94.         # 添加每个阶段的块
95.         for i in range(4):
96.             stage = nn.Sequential(
97.                 *[Block(dim=dims[i], drop_path=dp_rates[cur + j]) for j in range(depths[i])]
98.             )
99.             self.stages.append(stage)
100.             cur += depths[i]
102.         self.norm = nn.LayerNorm(dims[-1], eps=1e-6)  # 最后的归一化层
103.         self.head = nn.Linear(dims[-1], num_classes)  # 分类头
105.     def forward(self, x):
106.         res = []  # 存储每个阶段的输出
107.         for i in range(4):
108.             x = self.downsample_layers[i](x)  # 下采样
109.             x = self.stages[i](x)  # 通过块
110.             res.append(x)  # 保存输出
111.         return res

复制代码

代码核心部分说明：

• LayerNorm：实现了层归一化，支持不同的通道格式，能够有用地对输入举行归一化处理惩罚。
  
• Block：ConvNeXtV2的根本构建块，包含深度卷积、归一化、点卷积和激活函数，最后通过残差连接输出。
  
• ConvNeXtV2：整体模子的定义，包含多个下采样层和特征提取阶段，每个阶段由多个Block构成，最终输出用于分类的特征。
  

这个程序文件定义了一个名为 ConvNeXtV2 的深度学习模子，主要用于图像分类任务。代码中包含多个类和函数，下面对其举行逐一讲解。
首先，文件导入了须要的库，包括 PyTorch 和一些自定义的模块。接着，定义了一个 LayerNorm 类，它实现了层归一化功能，支持两种数据格式：channels_last 和 channels_first。在 forward 方法中，根据输入数据的格式，选择不同的归一化方式。
接下来是 GRN 类，它实现了全局响应归一化（Global Response Normalization）层。该层通过盘算输入的 L2 范数并举行归一化，来调整特征的响应。
然后是 Block 类，它代表了 ConvNeXtV2 的根本构建块。这个块包含了深度可分离卷积、层归一化、点卷积、激活函数（GELU）和 GRN。通过 drop_path 参数实现随机深度的功能，以加强模子的泛化本领。
ConvNeXtV2 类是模子的核心部分。它的构造函数接受多个参数，包括输入通道数、分类类别数、每个阶段的块数、特征维度、随机深度率等。模子的前面部分是一个 stem 结构，用于初步处理惩罚输入图像，接着是多个下采样层和特征提取阶段，每个阶段由多个 Block 构成。最后，模子通过一个线性层输出分类效果。
在 ConvNeXtV2 类中，_init_weights 方法用于初始化模子的权重，利用截断正态分布和常数初始化偏置。
forward 方法实现了模子的前向传播，依次通过下采样层和特征提取阶段，并将每个阶段的输出生存到 res 列表中。
接下来，定义了一个 update_weight 函数，用于更新模子的权重。它会检查权重字典中的每个键是否在模子字典中，而且形状是否匹配，匹配的权重会被更新到模子中。
最后，文件中定义了一系列函数（如 convnextv2_atto、convnextv2_femto 等），这些函数用于创建不同规模的 ConvNeXtV2 模子。每个函数都可以接受预训练权重，并在创建模子后加载这些权重。
整体来看，这个文件实现了一个机动且可扩展的图像分类模子，具有精良的结构化设计和模块化特性，便于后续的修改和扩展。
留意：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/Thesis127
参考原始博客2: https://github.com/Qunmasj-Vision-Studio/Thesis127

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