【完整源码+数据集+部署教程】甘蔗叶片病害检测系统源码和数据集：改进yolo11-GhostDynamicConv

研究背景与意义

研究背景与意义

甘蔗作为全球重要的经济作物之一，其产量和质量直接影响到糖业、酒业及生物能源等多个行业的发展。然而，甘蔗在生长过程中常常受到多种病害的侵袭，尤其是叶片病害，这不仅会导致产量下降，还会影响甘蔗的糖分含量和品质。因此，及时、准确地检测和识别甘蔗叶片病害，对于保障甘蔗的健康生长和提高经济效益具有重要意义。

近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的图像识别方法逐渐成为植物病害检测的主流手段。其中，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而备受关注。YOLOv11作为该系列的最新版本，具有更强的特征提取能力和更高的检测精度，能够在复杂的环境中实现对甘蔗叶片病害的精准识别。通过对甘蔗叶片的图像进行实例分割，可以更好地理解病害的分布情况，为后续的防治措施提供科学依据。

本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的甘蔗叶片病害检测系统。我们将利用包含1400张图像的甘蔗叶片数据集，涵盖“叶片”、“马赛克”、“红腐病”和“锈病”四种类别，进行模型训练和评估。通过对数据集的精细标注和多样化的数据增强处理，提升模型的泛化能力和鲁棒性，力求在实际应用中实现高准确率和高召回率的检测效果。

此外，甘蔗叶片病害检测系统的建立，不仅可以为农民提供及时的病害预警，帮助其采取有效的防治措施，还能为农业管理部门提供数据支持，推动智能农业的发展。通过本研究，我们希望能够为甘蔗病害的早期检测和精准防治提供一种新思路，促进农业可持续发展，提升甘蔗产业的整体竞争力。

图片演示

数据集信息展示

本项目数据集信息介绍

本项目所使用的数据集专注于甘蔗叶片的病害检测，旨在通过改进YOLOv11模型，提高对甘蔗叶片病害的识别精度和效率。该数据集包含四个主要类别，分别为“Leaves”（健康叶片）、“Mosaic”（马赛克病）、“Red-Rot”（红腐病）和“Rust”（锈病）。这些类别涵盖了甘蔗叶片在生长过程中可能遭遇的主要病害，具有重要的农业应用价值。

在数据集的构建过程中，我们采集了大量的甘蔗叶片图像，确保每个类别的样本数量均衡且具有代表性。健康叶片的图像提供了一个基准，以便模型能够识别正常的生长状态。而马赛克病、红腐病和锈病的图像则展示了不同病害对叶片外观的影响，帮助模型学习到病害特征的多样性。这种多样化的样本不仅提高了模型的泛化能力，还能有效应对实际应用中可能遇到的各种变异情况。

此外，数据集中的图像经过精心标注，确保每个类别的特征清晰可辨。通过高质量的标注，模型在训练过程中能够准确学习到各类病害的视觉特征，从而在实际应用中实现高效的病害检测。数据集的设计考虑到了不同光照条件、角度和背景的变化，使得模型在面对复杂环境时依然能够保持较高的识别率。

综上所述，本项目的数据集不仅为甘蔗叶片病害检测提供了坚实的基础，也为后续的模型训练和优化奠定了良好的数据支持。通过利用这一数据集，我们期望能够显著提升甘蔗病害的自动检测能力，为农业生产提供更为精准的技术支持。

项目核心源码讲解（再也不用担心看不懂代码逻辑）

以下是经过简化和注释的核心代码部分：

import torch
import torch.nn as nn
from functools import partial

导入自定义的归一化模块
from .prepbn import RepBN, LinearNorm
from …modules.transformer import TransformerEncoderLayer

定义可用的模块
all = [‘AIFI_RepBN’]

定义线性归一化的部分应用
ln = nn.LayerNorm
linearnorm = partial(LinearNorm, norm1=ln, norm2=RepBN, step=60000)

class TransformerEncoderLayer_RepBN(TransformerEncoderLayer):
def init(self, c1, cm=2048, num_heads=8, dropout=0, act=…, normalize_before=False):
# 初始化父类
super().init(c1, cm, num_heads, dropout, act, normalize_before)

    # 使用自定义的归一化方法self.norm1 = linearnorm(c1)self.norm2 = linearnorm(c1)

class AIFI_RepBN(TransformerEncoderLayer_RepBN):
“”“定义AIFI变换器层。”“”

def __init__(self, c1, cm=2048, num_heads=8, dropout=0, act=nn.GELU(), normalize_before=False):"""使用指定参数初始化AIFI实例。"""super().__init__(c1, cm, num_heads, dropout, act, normalize_before)def forward(self, x):"""AIFI变换器层的前向传播。"""c, h, w = x.shape[1:]  # 获取输入的通道数、高度和宽度pos_embed = self.build_2d_sincos_position_embedding(w, h, c)  # 构建位置嵌入# 将输入张量从形状[B, C, H, W]展平为[B, HxW, C]x = super().forward(x.flatten(2).permute(0, 2, 1), pos=pos_embed.to(device=x.device, dtype=x.dtype))# 将输出张量的形状转换回[B, C, H, W]return x.permute(0, 2, 1).view([-1, c, h, w]).contiguous()@staticmethod
def build_2d_sincos_position_embedding(w, h, embed_dim=256, temperature=10000.0):"""构建2D正弦-余弦位置嵌入。"""assert embed_dim % 4 == 0, "嵌入维度必须是4的倍数，以便进行2D正弦-余弦位置嵌入"# 创建宽度和高度的网格grid_w = torch.arange(w, dtype=torch.float32)grid_h = torch.arange(h, dtype=torch.float32)grid_w, grid_h = torch.meshgrid(grid_w, grid_h, indexing="ij")pos_dim = embed_dim // 4  # 计算位置维度omega = torch.arange(pos_dim, dtype=torch.float32) / pos_dimomega = 1.0 / (temperature**omega)  # 温度缩放# 计算位置嵌入out_w = grid_w.flatten()[..., None] @ omega[None]out_h = grid_h.flatten()[..., None] @ omega[None]# 返回拼接的正弦和余弦嵌入return torch.cat([torch.sin(out_w), torch.cos(out_w), torch.sin(out_h), torch.cos(out_h)], 1)[None]

代码说明：
导入模块：导入了必要的PyTorch模块和自定义的归一化模块。
归一化设置：使用partial函数定义了线性归一化和自定义的RepBN归一化的组合。
TransformerEncoderLayer_RepBN类：继承自TransformerEncoderLayer，初始化时设置了两个归一化层。
AIFI_RepBN类：继承自TransformerEncoderLayer_RepBN，实现了AIFI变换器层的初始化和前向传播。
前向传播：在forward方法中，输入张量被展平并传递给父类的前向方法，同时生成并使用位置嵌入。
位置嵌入构建：build_2d_sincos_position_embedding静态方法生成2D正弦-余弦位置嵌入，确保嵌入维度是4的倍数，并使用温度缩放。
这个程序文件 transformer.py 定义了一个基于 Transformer 架构的模型，主要包含了 AIFI（Attention with Information Flow Injection）层的实现，并使用了改进的归一化方法（RepBN）。以下是对代码的详细讲解。

首先，文件导入了必要的 PyTorch 库和模块，包括 torch、torch.nn 和 torch.nn.functional，这些都是构建神经网络所需的基础组件。此外，还导入了 RepBN 和 LinearNorm 这两个自定义的归一化模块，以及 TransformerEncoderLayer 和 AIFI 模块。

接下来，定义了一个名为 linearnorm 的部分函数，它是 LinearNorm 的一个实例，使用了 LayerNorm 和 RepBN 作为归一化方法，并设定了一个步数参数为 60000。这一设置为后续的模型层提供了灵活的归一化选项。

然后，定义了 TransformerEncoderLayer_RepBN 类，它继承自 TransformerEncoderLayer。在初始化方法中，调用了父类的构造函数，并定义了两个归一化层 norm1 和 norm2，它们都是使用 linearnorm 创建的。这使得该层在前向传播时可以使用改进的归一化策略。

接着，定义了 AIFI_RepBN 类，它继承自 TransformerEncoderLayer_RepBN，并且是 AIFI transformer 层的具体实现。在初始化方法中，除了调用父类的构造函数外，还可以指定激活函数（默认为 GELU），以及其他参数。

在 forward 方法中，首先获取输入张量 x 的形状信息（通道数 c、高度 h 和宽度 w）。然后，调用 build_2d_sincos_position_embedding 方法生成二维的正弦余弦位置嵌入，这对于处理图像数据时保持空间信息是非常重要的。接下来，将输入张量 x 进行展平和维度变换，以适应 Transformer 的输入格式。最后，调用父类的 forward 方法进行前向传播，并将输出结果重新排列为原始的形状。

build_2d_sincos_position_embedding 是一个静态方法，用于构建二维的正弦余弦位置嵌入。该方法首先检查嵌入维度是否能被 4 整除，这是为了满足正弦余弦嵌入的要求。然后，通过生成网格坐标并计算对应的正弦和余弦值，返回一个包含位置嵌入的张量。

总的来说，这个文件实现了一个基于 Transformer 的编码层，结合了 AIFI 的注意力机制和改进的归一化方法，适用于处理图像等高维数据。

10.3 block.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

def autopad(k, p=None, d=1): # kernel, padding, dilation
“”“自动填充以保持输出形状不变。”“”
if d > 1:
k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # 实际的卷积核大小
if p is None:
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # 自动填充
return p

class Conv(nn.Module):
“”“定义卷积层，包含卷积、批归一化和激活函数。”“”
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=None, groups=1, act=True):
super().init()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, autopad(kernel_size, padding), groups=groups, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.act = nn.SiLU() if act else nn.Identity() # 使用SiLU激活函数

def forward(self, x):"""前向传播。"""return self.act(self.bn(self.conv(x)))

class Bottleneck(nn.Module):
“”“标准瓶颈模块，包含两个卷积层。”“”
def init(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5):
super().init()
c_ = int(c2 * e) # 隐藏通道数
self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1) # 第一个卷积层
self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g) # 第二个卷积层
self.add = shortcut and c1 == c2 # 是否使用快捷连接

def forward(self, x):"""前向传播。"""return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))

class C3k(nn.Module):
“”“C3k模块，包含多个瓶颈模块。”“”
def init(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5, k=3):
super().init()
self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c1, c2, shortcut, g, k=(k, k), e=e) for _ in range(n))) # 创建n个瓶颈模块

def forward(self, x):"""前向传播。"""return self.m(x)

class C3k2(nn.Module):
“”“C3k2模块，包含多个C3k模块。”“”
def init(self, c1, c2, n=1, c3k=False, e=0.5, g=1, shortcut=True):
super().init()
self.m = nn.ModuleList(C3k(c1, c2, n, shortcut, g, e) for _ in range(n)) # 创建n个C3k模块

def forward(self, x):"""前向传播。"""for m in self.m:x = m(x)  # 依次通过每个模块return x

class FocusFeature(nn.Module):
“”“特征聚焦模块，结合了不同特征图的上下文信息。”“”
def init(self, inc, kernel_sizes=(3, 5, 7, 9, 11), e=0.5):
super().init()
hidc = int(inc[1] * e) # 隐藏通道数

    self.conv1 = Conv(inc[0], hidc, 1, 1)  # 1x1卷积self.conv2 = Conv(inc[1], hidc, 1)  # 1x1卷积self.conv3 = ADown(inc[2], hidc)  # 下采样卷积self.dw_conv = nn.ModuleList(nn.Conv2d(hidc * 3, hidc * 3, kernel_size=k, padding=autopad(k), groups=hidc * 3) for k in kernel_sizes)  # 多尺度卷积self.pw_conv = Conv(hidc * 3, hidc * 3)  # 1x1卷积def forward(self, x):"""前向传播。"""x1, x2, x3 = x  # 分别获取三个输入特征图x1 = self.conv1(x1)  # 处理第一个特征图x2 = self.conv2(x2)  # 处理第二个特征图x3 = self.conv3(x3)  # 处理第三个特征图x = torch.cat([x1, x2, x3], dim=1)  # 连接三个特征图feature = torch.sum(torch.stack([x] + [layer(x) for layer in self.dw_conv], dim=0), dim=0)  # 多尺度卷积feature = self.pw_conv(feature)  # 1x1卷积x = x + feature  # 残差连接return x  # 返回结果

以上是核心部分的代码和详细注释，涵盖了网络结构、模块功能及其前向传播过程。
以上代码片段展示了深度学习模型中的一些核心模块，包括卷积层、瓶颈模块、特征聚焦模块等。每个模块都有其特定的功能和结构，通过注释详细解释了每个部分的作用和前向传播的过程。

这个程序文件 block.py 定义了一系列用于深度学习模型的模块，主要集中在卷积神经网络（CNN）和注意力机制的实现上。以下是对文件中主要内容的说明：

首先，文件引入了多个必要的库，包括 torch 和 torch.nn，以及一些自定义的模块和函数。这些库和模块为后续的网络结构提供了基础。

文件中定义了多个类，主要分为以下几类：

卷积和注意力模块：文件中定义了多种卷积层（如 Conv、DWConv、DSConv 等），这些卷积层可能包含不同的激活函数和归一化层。注意力机制的实现也有多种，如 GOLDYOLO_Attention、SMA、PSA 等，利用这些机制可以增强模型对特征的关注能力。

基础模块：如 Bottleneck、C3k 和 C3k2 等，这些模块通常是构建更复杂网络的基础单元。它们实现了基本的卷积操作和残差连接，常用于构建深层网络。

特定结构的模块：如 CSPStage、C3k_Faster、C3k2_Faster 等，这些模块实现了特定的网络结构，可能结合了不同的卷积层和注意力机制，以实现更好的特征提取和融合。

自适应和动态模块：如 DynamicConv、DynamicInterpolationFusion 等，这些模块允许在运行时根据输入的特征动态调整卷积操作的参数，增强了模型的灵活性。

融合模块：如 Fusion、AdvPoolFusion、DynamicAlignFusion 等，这些模块用于将来自不同来源的特征进行融合，以提高模型的表现。

上采样和下采样模块：如 WaveletPool、WaveletUnPool、V7DownSampling 等，这些模块实现了特征图的上采样和下采样操作，常用于构建特征金字塔网络（FPN）。

其他模块：文件中还定义了一些其他的模块，如 SEAM、SDFM、CSP_PTB 等，这些模块结合了不同的特征处理方法，旨在提高模型的性能。

整体而言，block.py 文件构建了一个复杂的深度学习模型框架，包含了多种卷积、注意力机制和特征融合的实现，适用于图像处理、目标检测等任务。每个模块都可以单独使用或组合使用，以构建出不同的网络结构。

10.4 ui.py
import sys
import subprocess

def run_script(script_path):
“”"
使用当前 Python 环境运行指定的脚本。

Args:script_path (str): 要运行的脚本路径Returns:None
"""
# 获取当前 Python 解释器的路径
python_path = sys.executable# 构建运行命令，使用 streamlit 运行指定的脚本
command = f'"{python_path}" -m streamlit run "{script_path}"'# 执行命令，并等待其完成
result = subprocess.run(command, shell=True)# 检查命令执行的返回码，如果不为0，表示出错
if result.returncode != 0:print("脚本运行出错。")

实例化并运行应用
if name == “main”:
# 指定要运行的脚本路径
script_path = “web.py” # 假设脚本在当前目录下

# 调用函数运行脚本
run_script(script_path)

代码核心部分及注释说明：
导入模块：

import sys：用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数。
import subprocess：用于执行外部命令和管理子进程。
定义 run_script 函数：

该函数接受一个参数 script_path，表示要运行的 Python 脚本的路径。
函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径，以便后续执行脚本。
构建命令：

使用 streamlit 模块运行指定的脚本，构建命令字符串。
执行命令：

使用 subprocess.run 方法执行构建的命令，并等待其完成。
通过检查 result.returncode 来判断命令是否成功执行，返回码为0表示成功，其他值表示出错。
主程序入口：

在 if name == “main”: 块中，指定要运行的脚本路径，并调用 run_script 函数来执行该脚本。
这个程序文件名为 ui.py，主要功能是通过当前的 Python 环境运行一个指定的脚本，具体是一个名为 web.py 的文件。程序首先导入了必要的模块，包括 sys、os 和 subprocess，这些模块分别用于获取系统信息、处理文件路径和执行外部命令。

在文件中定义了一个名为 run_script 的函数，该函数接受一个参数 script_path，表示要运行的脚本的路径。函数内部首先获取当前 Python 解释器的路径，使用 sys.executable 可以得到当前 Python 环境的完整路径。接着，构建一个命令字符串，命令格式为 python -m streamlit run script_path，其中 streamlit 是一个用于构建和共享数据应用的库。

然后，使用 subprocess.run 方法执行这个命令。shell=True 参数表示在一个新的 shell 中执行命令。执行完命令后，程序检查返回码 result.returncode，如果返回码不为 0，说明脚本运行过程中出现了错误，此时会打印出一条错误信息。

在文件的最后部分，使用 if name == “main”: 语句来确保当这个文件作为主程序运行时，才会执行下面的代码。这里指定了要运行的脚本路径为 web.py，并调用 run_script 函数来执行这个脚本。

整体来看，这个程序的主要作用是提供一个简单的接口，通过命令行来运行一个 Streamlit 应用，方便用户在当前 Python 环境中启动指定的应用脚本。

源码文件

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