集全套

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。

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

随着全球人口的不断增长粮食安全问题日益凸显玉米作为全球重要的粮食作物之一其生长阶段的准确监测对于提高农业生产效率、优化资源配置以及实现可持续发展具有重要意义。

传统的玉米生长阶段检测方法往往依赖于人工观察不仅耗时耗力而且受主观因素影响较大导致检测结果的准确性和一致性难以保证。

因此基于计算机视觉技术的自动化检测系统应运而生成为提升农业生产管理水平的重要工具。

近年来深度学习技术的迅猛发展为物体检测领域带来了新的机遇尤其是YOLOYou

Only

Once系列模型以其高效的实时检测能力和较高的准确率广泛应用于农业图像分析中。

YOLOv11作为该系列的最新版本具备更强的特征提取能力和更快的处理速度能够在复杂的农业环境中实现对玉米生长阶段的精确识别。

通过改进YOLOv11模型我们可以更好地适应玉米生长阶段检测的需求尤其是在不同生长阶段和健康状态下的玉米样本识别。

本研究所使用的数据集包含1500张玉米生长阶段的图像涵盖了从生长阶段1到阶段5的各个状态并特别标注了健康与不健康的样本。

这一数据集的构建为模型的训练和验证提供了坚实的基础确保了检测系统的准确性和可靠性。

通过对玉米生长阶段的自动化检测不仅可以提高农业生产的效率还能为农民提供科学的决策支持推动精准农业的发展。

因此基于改进YOLOv11的玉米生长阶段检测系统的研究不仅具有重要的学术价值也为实际农业生产提供了切实可行的解决方案。

4.数据集信息展示

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

Growth”数据集旨在为改进YOLOv11的玉米生长阶段检测系统提供高质量的训练数据。

该数据集包含六个类别涵盖了玉米在不同生长阶段的状态具体包括“Maize

Growth

5”。

这些类别的设计旨在准确反映玉米生长过程中的各个阶段及其健康状况确保模型能够在实际应用中有效识别和分类。

数据集中的每个类别都代表了玉米生长过程中的一个特定阶段从初期的发芽到成熟的收获阶段甚至包括可能出现的病态表现。

这种细致的分类不仅有助于提高模型的识别精度还能为农业管理提供重要的决策支持。

例如识别“Maize

Growth

Unhealthy”类别的能力可以帮助农民及时发现和处理病虫害问题从而提高作物的产量和质量。

数据集的构建过程中收集了大量来自不同环境和条件下的玉米生长图像确保了数据的多样性和代表性。

这种多样性使得训练出的模型在面对实际应用时能够更好地适应不同的生长环境和条件变化。

此外数据集的标注过程经过严格审核确保每个图像的类别标注准确无误为模型的训练提供了可靠的基础。

Maize

Growth”数据集我们期望能够显著提升YOLOv11在玉米生长阶段检测中的性能使其在农业领域的应用更加广泛和有效。

5.1

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

增强的模型结构模型具有改进的模型结构以获取图像处理并形成预测GPU优化这是现代ML模型的反映GPU训练ML模型在速度和准确性上都更好。

速度YOLOv

11模型现在经过增强和GPU优化以用于训练。

通过优化这些模型比它们的前版本快得多。

在速度上达到了25%的延迟减少更少的参数更少的参数允许更快的模型但v11的准确性不受影响更具适应性更多支持的任务YOLOv

YOLOv11功能介绍

11迭代并且在图像人工智能的各个方面都提供了YOLO。

YOLOv

11有多种型号包括

对象检测-在训练时检测图像中的对象图像分割-超越对象检测分割出图像中的对象姿态检测-当用点和线训练时绘制一个人的姿势定向检测OBB类似于对象检测但包围盒可以旋转图像分类-在训练时对图像进行分类

使用Ultralytics

跟踪-可以跟踪对象的路径易于导出-库可以以不同的格式和目的导出多场景-您可以针对不同的对象和图像训练模型

11的企业模型该模型将于10月31日发布。

这将与开源的YOLOv

11模型并行但将拥有更大的专有Ultralytics数据集。

YOLOv

YOLOv11模型介绍

11附带了边界框模型无后缀实例分割-seg姿态估计-pose定向边界框-obb和分类-cls。

![img](https://img-

blog.csdnimg.cn/img_convert/e2ac12a32b7ca425217ea8391736d9ca.png)

YOLOv11模型

与YOLOv10和YOLOv8相比YOLOv11在Ultralytics的任何帖子中都没有直接提到。

所以我会收集所有的数据来比较它们。

感谢Ultralytics

![img](https://img-

blog.csdnimg.cn/img_convert/e7bc7f5fbb8ca2db5460668b96237f2d.png)

YOLOv11检测统计

blog.csdnimg.cn/img_convert/b6836b131f872e1fd122404157de1e86.png)

YOLOv10检测统计

其中Nano的mAPval在v11上为39.5v10上为38.5Small为47.0

46.3Medium为51.5

54.4。

现在这可能看起来像是一种增量增加但小小数的增加可能会对ML模型产生很大影响。

总体而言YOLOv11以0.3

v10上为1.84Small为2.46

v10.70。

延迟越低越好。

YOLOv11提供了一个非常低的延迟相比除了特大做得相当差的前身。

![img](https://img-

blog.csdnimg.cn/img_convert/c4280d74fb735c5efdeec096ddafe027.png)

YOLOV11

blog.csdnimg.cn/img_convert/8500756f76cb2277280639aab069a22a.png)

YOLOV9

blog.csdnimg.cn/img_convert/a1f20d5fcab6323c2aea543136374876.png)

YOLOV8

Segmentation没有提供任何关于延迟的统计数据。

比较YOLOv

11延迟和YOLOv

11将大量GPU集成到他们的模型中因此期望他们的模型甚至比CPU测试的基准更快

姿态估计

blog.csdnimg.cn/img_convert/b8e15e57098723453b6cdc9eda75118e.png)

YOLOV11姿态估计统计

blog.csdnimg.cn/img_convert/515264f7dd14fed8e2ece60c1c94806b.png)

YOLOV8姿态估计统计

11姿势可以最大限度地减少延迟。

其中一些延迟指标是版本的1/4通过对这些模型进行GPU训练优化我可以看到指标比显示的要好得多。

定向边界框

blog.csdnimg.cn/img_convert/fa4ce5fe7fdc44bb11a9b5d1842e32a6.png)

YOLOv11

blog.csdnimg.cn/img_convert/68f498919bc731806f5b24c0a0f317f5.png)

YOLOv8

50上并不是很好只有非常小的改进在某种程度上小于检测中的微小改进。

然而从v8到v11的速度减半这表明YOLOv11在速度上做了很多努力。

最后分类

blog.csdnimg.cn/img_convert/99c9a2edbcb11ba9bc66e1dc7006ed75.png)

YOLOv

blog.csdnimg.cn/img_convert/4aa0a6e2dba8fc65ed529c1487665eb7.png)

YOLOv8

从v8到v11准确性也有了微小的提高。

然而速度大幅上升CPU速度更快的型号。

8.1

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

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】

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近年来随着深度学习研究方向的火热注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等领域注意力机制在深度学习任务中发挥着举足轻重的作用。

注意力机制借鉴于人类的视觉系统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。

深度学习中的注意力机制和人类视觉的注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注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。

而在深度学习中则具体表现为给感兴趣的区域更高的权重经过网络的学习和调整得到最优的权重分配形成网络模型的注意力使网络拥有更强的学习能力加快网络的收敛速度。

注意力机制通常可分为软注意力机制和硬注意力机制[4-5]。

软注意力机制在选择信息时不是从输入的信息中只选择1个而会用到所有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型进行计算;硬注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注意力机制更难训练。

因此软注意力机制应用更为广泛按照原理可将软注意力机制划分为:通道注意力机制channel

通道注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进行重点关注弱化不感兴趣的通道的作用;空间注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进行重点关注弱化其余非感兴趣区域的作用;混合注意力同时运用了通道注意力和空间注意力两部分先后进行或并行形成对通道特征和空间特征同时关注的注意力模型。

Block

ModuleCBAM是比较常用的混合注意力模块其先后集中了通道注意力模块和空间注意力模块网络中加入该模块能有效提高网络性能减少网络模型的计算量模块结构如图所示。

输入特征图首先经过分支的通道注意力模块然后和主干的原特征图融合得到具有通道注意力的特征图接着经过分支的空间注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注意力和空间特征注意力的特征图。

CBAM模块不改变输入特征图的大小因此该模块是一个“即插即用”的模块可以插入网络的任何位置。

通道注意力模块的结构示意图如图所示通道注意力模块分支并行地对输入的特征图进行最大池化操作和平均池化操作然后利用多层感知机对结果进行变换得到应用于两个通道的变换结果最后经过sigmoid激活函数将变换结果融合得到具有通道注意力的通道特征图。

空间注意力模块示意图如图所示将通道注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进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结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激活函数生成具有空间注意力的特征图。

9.系统功能展示

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

torch.stack([dec_lo.unsqueeze(0)

dec_lo.unsqueeze(1),dec_lo.unsqueeze(0)

dec_hi.unsqueeze(1),dec_hi.unsqueeze(0)

dec_lo.unsqueeze(1),dec_hi.unsqueeze(0)

dim0)#

dtypetype).flip(dims[0])rec_filters

torch.stack([rec_lo.unsqueeze(0)

rec_lo.unsqueeze(1),rec_lo.unsqueeze(0)

rec_hi.unsqueeze(1),rec_hi.unsqueeze(0)

rec_lo.unsqueeze(1),rec_hi.unsqueeze(0)

dim0)#

filters.to(x.dtype).to(x.device),

stride2,

filters.to(x.dtype).to(x.device),

stride2,

WaveletTransform(Function):staticmethoddef

forward(ctx,

inverse_wavelet_transform(grad_output,

ctx.filters)

InverseWaveletTransform(Function):staticmethoddef

forward(ctx,

inverse_wavelet_transform(input,

filters)

requires_gradFalse)self.iwt_filter

requires_gradFalse)#

wavelet_transform_init(self.wt_filter)self.iwt_function

inverse_wavelet_transform_init(self.iwt_filter)#

基础卷积层self.base_conv

nn.ModuleList([nn.Conv2d(in_channels*4,

in_channels*4,

处理高频部分x_ll_in_levels.append(curr_x_tag[:,:,0,:,:])x_h_in_levels.append(curr_x_tag[:,:,1:4,:,:])#

0for

torch.cat([curr_x_ll.unsqueeze(2),

curr_x_h],

函数生成小波变换和逆变换所需的滤波器。

小波变换和逆变换wavelet_transform

函数分别实现小波变换和逆变换使用卷积和转置卷积操作。

小波变换类WaveletTransform

类定义了小波变换的前向和反向传播逻辑。

小波卷积层WTConv2d

类实现了一个卷积层结合了小波变换和卷积操作以提取特征并重构输入。

这些核心部分构成了小波卷积网络的基础允许在图像处理和特征提取中使用小波变换的优势。

WTConv2d

框架并结合了小波变换的概念目的是在卷积神经网络中引入小波变换的特性以便更好地处理图像数据。

PyTorch

函数用于生成小波变换的滤波器。

这个函数接收小波类型、输入通道数和输出通道数作为参数利用

pywt

inverse_wavelet_transform分别用于执行小波变换和逆小波变换。

它们使用了

PyTorch

的卷积操作来实现对输入张量的处理分别将输入张量转换为小波域和从小波域恢复到原始域。

WaveletTransform

torch.autograd.Function用于实现自定义的前向和反向传播操作。

它们的

forward

函数用于初始化小波变换和逆小波变换的操作这些函数返回一个应用小波变换的函数。

WTConv2d

nn.Module。

在初始化方法中首先检查输入和输出通道数是否相等。

然后创建小波变换和逆小波变换的滤波器并将其设置为不可训练的参数。

接着定义了基本的卷积层和小波卷积层后者是通过

nn.ModuleList

方法中首先进行小波变换提取低频和高频信息。

然后使用小波卷积层对高频信息进行处理并在每个小波层之间传递低频信息。

最后通过逆小波变换将处理后的信息恢复到原始域并与基本卷积层的输出相加形成最终的输出。

_ScaleModule

类用于实现对输入张量的缩放操作。

这个模块包含一个可训练的权重参数用于对输入进行缩放。

总体而言这个文件实现了一个结合小波变换的卷积神经网络模块旨在提高图像处理任务中的特征提取能力。

通过引入小波变换模型能够在不同的频率层次上捕捉信息从而增强对图像的表示能力。

10.2

value_factor1):super().__init__()self.factor

self.embed_dim

biasTrue)self.reset_parameters()def

初始化权重nn.init.xavier_normal_(self.q_proj.weight,

gain2

-2.5)nn.init.xavier_normal_(self.k_proj.weight,

gain2

-2.5)nn.init.xavier_normal_(self.v_proj.weight,

gain2

-2.5)nn.init.xavier_normal_(self.out_proj.weight)nn.init.constant_(self.out_proj.bias,

0.0)def

dropout0.0):super().__init__()self.fc1

nn.Linear(embed_dim,

24]):super().__init__()self.patch_embed

图像分块嵌入self.layers

BasicLayer(embed_dimembed_dims[i_layer],

num_headsnum_heads[i_layer])self.layers.append(layer)

添加层到模块列表def

实现了多头自注意力机制包含查询、键、值的线性变换并计算注意力权重。

FeedForwardNetwork:

实现了前馈神经网络包含两层线性变换和激活函数。

VisRetNet:

这个程序文件

VisRetNet。

该模型采用了一种新的注意力机制结合了多头自注意力Multi-Head

Position

Encoding并通过残差连接和前馈网络进行特征提取。

以下是对代码的详细讲解。

PyTorch

和一些用于构建模型的模块。

然后定义了一些基本的组件例如深度可分离卷积DWConv2d、相对位置编码RelPos2d、多头自注意力MaSA

DWConv2d

类实现了深度可分离卷积其构造函数接受卷积的维度、核大小、步幅和填充参数。

forward

RelPos2d

类用于生成二维的相对位置编码。

它根据输入的高度和宽度生成一个衰减掩码用于在自注意力计算中考虑位置关系。

MaSAd

方法中输入张量被分解为查询Q、键K和值V并通过注意力机制进行处理。

FeedForwardNetwork

类是一个残差块包含自注意力层和前馈网络。

它通过残差连接将输入与输出相加并支持层缩放。

PatchMerging

类用于将输入特征图进行下采样使用卷积层进行特征的压缩和归一化。

BasicLayer

类表示模型中的基本层包含多个残差块和一个下采样层。

它使用相对位置编码来增强自注意力机制。

LayerNorm2d

类是整个模型的核心负责构建不同层次的结构包括补丁嵌入、多个基本层和特征提取。

它的构造函数接受多个参数以配置模型的各个方面。

RMT_T、RMT_S、RMT_B

模型实例并对一个随机生成的输入张量进行前向传播输出各层的特征图尺寸。

整体而言这个文件实现了一个复杂的视觉变换器模型利用现代深度学习技术进行图像特征提取适用于各种计算机视觉任务。

10.3

Attention4D(nn.Module):实现4D注意力机制的类def

__init__(self,

strideNone):super().__init__()self.num_heads

num_heads

groupsdim),nn.BatchNorm2d(dim),)self.upsample

nn.Upsample(scale_factorstride,

modebilinear)

nn.Sequential(nn.Conv2d(self.num_heads

self.d,

self.d),nn.BatchNorm2d(self.num_heads

self.d),)#

list(itertools.product(range(self.resolution),

range(self.resolution)))attention_offsets

{}idxs

attention_offsets:attention_offsets[offset]

len(attention_offsets)idxs.append(attention_offsets[offset])self.attention_biases

nn.Parameter(torch.zeros(num_heads,

注意力偏置参数self.register_buffer(attention_bias_idxs,

torch.LongTensor(idxs).view(self.N,

self.N))

self.q(x).flatten(2).reshape(B,

self.num_heads,

self.k(x).flatten(2).reshape(B,

self.num_heads,

EfficientFormerV2(nn.Module):EfficientFormerV2模型的实现def

__init__(self,

resolution640):super().__init__()self.patch_embed

nn.Conv2d(3,

如果需要下采样network.append(Embedding(patch_size3,

stride2,

将网络层保存为ModuleListself.num_classes

num_classes

Attention4D类实现了一个4D注意力机制包含了查询、键、值的计算以及注意力权重的计算和应用。

EfficientFormerV2类构建了EfficientFormerV2模型的结构包括输入层和多个网络层的组合。

模型的前向传播方法依次通过每一层进行计算最终返回输出。

这个程序文件实现了一个名为EfficientFormerV2的深度学习模型主要用于图像处理任务。

该模型基于高效的变换器架构旨在提高计算效率和模型性能。

文件中定义了多个类和函数构成了模型的整体结构。

首先程序导入了必要的库包括PyTorch及其相关模块数学库和一些工具函数。

接着定义了一些与模型结构相关的超参数如不同规模的模型的宽度和深度这些参数以字典的形式存储方便后续调用。

接下来定义了多个类其中最重要的是Attention4D、Attention4DDownsample、Embedding、Mlp、AttnFFN和FFN等。

这些类实现了模型的不同组件如多头自注意力机制、前馈网络、嵌入层等。

Attention4D类实现了四维注意力机制支持不同分辨率的输入并且可以选择是否进行下采样。

Embedding类则负责将输入图像转换为嵌入表示使用卷积层和可选的注意力机制。

Mlp类实现了多层感知机结构包含了前向传播和激活函数等。

在EfficientFormerV2类中构建了整个网络的结构。

该类的初始化方法接收多个参数包括层数、嵌入维度、下采样策略等。

通过调用eformer_block函数构建了多个块每个块由注意力层和前馈网络组成并根据需要进行下采样。

模型的输出层也通过归一化层进行处理以提高模型的稳定性和性能。

文件还定义了一些辅助函数如update_weight用于更新模型权重efficientformerv2_s0、efficientformerv2_s1、efficientformerv2_s2和efficientformerv2_l等函数用于创建不同规模的EfficientFormerV2模型。

这些函数可以加载预训练权重以便在特定任务上进行微调。

最后在主程序中创建了输入张量并测试了不同规模的EfficientFormerV2模型输出了每个模型的结果尺寸。

这一部分代码展示了如何使用定义的模型进行实际的推理操作。

总体来说这个程序文件通过定义高效的深度学习模型结构提供了一种灵活的方式来处理图像数据适用于各种计算机视觉任务。

10.4

k2conv_shape[3])(conv_weight_cd)return

conv_weight_cd,

再次前向传播print(torch.allclose(output1,

output2))

方法中合并它们的权重进行卷积操作。

部署模式switch_to_deploy

方法用于在模型部署时合并卷积层的权重和偏置以提高推理效率。

测试部分在

__main__

Conv2d_cd、Conv2d_ad、Conv2d_rd、Conv2d_hd

nn.Conv2d。

这些类的主要功能是重定义卷积权重以实现不同的卷积变换。

Conv2d_cd

方法重排卷积权重并根据特定规则计算新的权重返回重排后的权重和偏置。

Conv2d_ad

get_weight

方法但其权重计算方式不同涉及到对权重的加权和重排。

Conv2d_rd

forward

的值决定是否使用标准卷积或自定义的卷积权重。

Conv2d_hd

Conv2d_vd

方法中将它们的输出加在一起形成最终的输出。

switch_to_deploy

方法用于将所有卷积层的权重和偏置合并到最后一个卷积层中以便在推理时提高效率。

__main__

方法并再次进行前向传播最后检查两次输出是否相等以验证合并后的模型是否正确。

整体而言这个文件实现了一个复杂的卷积神经网络结构允许通过不同的卷积变换来处理输入数据并提供了在训练和推理阶段的灵活性。

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/Capstone-Maize-Growth36

参考原始博客2:

https://github.com/Qunmasj-Vision-Studio/Capstone-Maize-Growth36