【完整源码+数据集+部署教程】水位面图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-EMSC

研究背景与意义

研究背景与意义

随着全球气候变化和人类活动的加剧，水资源的管理与监测变得愈发重要。水位的变化不仅影响生态环境，还对农业灌溉、城市防洪和水资源的合理利用产生深远影响。因此，开发高效的水位监测系统成为了当前研究的热点之一。传统的水位监测方法多依赖于人工观测，效率低下且易受人为因素影响，难以满足现代社会对实时、精准数据的需求。近年来，计算机视觉技术的迅猛发展为水位监测提供了新的解决方案。

在众多计算机视觉算法中，YOLO（You Only Look Once）系列因其高效的实时目标检测能力而备受关注。YOLOv11作为该系列的最新版本，进一步提升了检测精度和速度，尤其在复杂背景下的目标分割任务中表现出色。针对水位面图像的分割任务，基于YOLOv11的改进方案将有助于提高水位检测的准确性和实时性，为水资源管理提供可靠的数据支持。

本研究所使用的数据集包含5700幅水面图像，经过精确标注，专注于水这一单一类别。通过对这些图像的实例分割，能够有效提取水位信息，并为后续的水位变化分析提供基础数据。数据集的构建和应用不仅为算法的训练提供了丰富的样本，还为模型的评估和优化奠定了基础。通过改进YOLOv11算法，本项目旨在实现一个高效的水位面图像分割系统，以期在实际应用中提高水位监测的自动化水平，推动水资源管理的智能化进程。

综上所述，基于改进YOLOv11的水位面图像分割系统的研究具有重要的理论意义和应用价值，不仅能够提升水位监测的效率和准确性，还为相关领域的研究提供了新的思路和方法。

图片演示

数据集信息展示

本项目数据集信息介绍

本项目旨在改进YOLOv11的水位面图像分割系统，所使用的数据集以“shuixian1”为主题，专注于水体的检测与分割。该数据集的设计初衷是为了解决水位监测中图像识别的准确性和效率问题，尤其是在复杂环境下的水面图像处理。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“water”，这意味着该数据集专注于水体的识别与分割，提供了丰富的水面图像样本，涵盖了不同的水体状态、光照条件和环境背景。

在数据集的构建过程中，研究团队收集了大量的水面图像，确保数据的多样性和代表性。这些图像不仅包括静态水面，还涵盖了波动、水流及反射等多种状态，以便于模型在训练过程中能够学习到水体的不同特征。此外，数据集中的图像经过精心标注，确保每个水体区域都被准确框定，为YOLOv11的训练提供了高质量的标注数据。

为了提升模型的泛化能力，数据集还包含了多种拍摄角度和距离的图像，确保模型能够适应不同的应用场景。这种多样化的训练数据将有助于提升水位面图像分割系统在实际应用中的表现，尤其是在面对复杂的自然环境时。通过对“shuixian1”数据集的深入分析与训练，期望能够显著提高水位监测的自动化水平，为水资源管理和环境保护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）

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

from functools import lru_cache
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.functional import conv3d, conv2d, conv1d

class KALNConvNDLayer(nn.Module):
def init(self, conv_class, norm_class, conv_w_fun, input_dim, output_dim, degree, kernel_size,
groups=1, padding=0, stride=1, dilation=1, dropout: float = 0.0, ndim: int = 2):
super(KALNConvNDLayer, self).init()

    # 初始化层的参数self.inputdim = input_dim  # 输入维度self.outdim = output_dim    # 输出维度self.degree = degree         # 多项式的阶数self.kernel_size = kernel_size  # 卷积核大小self.padding = padding       # 填充self.stride = stride         # 步幅self.dilation = dilation     # 膨胀self.groups = groups         # 分组卷积的组数self.base_activation = nn.SiLU()  # 基础激活函数self.conv_w_fun = conv_w_fun  # 卷积权重函数self.ndim = ndim             # 数据的维度（1D, 2D, 3D）self.dropout = None          # Dropout层初始化为None# 根据输入的dropout参数初始化Dropout层if 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)# 检查分组卷积的有效性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')# 创建基础卷积层和归一化层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.layer_norm = nn.ModuleList([norm_class(output_dim // groups) for _ in range(groups)])# 初始化多项式权重poly_shape = (groups, output_dim // groups, (input_dim // groups) * (degree + 1)) + tuple(kernel_size for _ in range(ndim))self.poly_weights = nn.Parameter(torch.randn(*poly_shape))# 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')nn.init.kaiming_uniform_(self.poly_weights, nonlinearity='linear')@lru_cache(maxsize=128)  # 使用LRU缓存以避免重复计算Legendre多项式
def compute_legendre_polynomials(self, x, order):# 计算Legendre多项式P0 = x.new_ones(x.shape)  # P0 = 1if order == 0:return P0.unsqueeze(-1)P1 = x  # P1 = xlegendre_polys = [P0, P1]# 使用递推公式计算更高阶的多项式for n in range(1, order):Pn = ((2.0 * n + 1.0) * x * legendre_polys[-1] - n * legendre_polys[-2]) / (n + 1.0)legendre_polys.append(Pn)return torch.concatenate(legendre_polys, dim=1)def forward_kal(self, x, group_index):# 前向传播函数，处理每个组的输入base_output = self.base_conv[group_index](x)  # 基础卷积输出# 将输入x归一化到[-1, 1]范围x_normalized = 2 * (x - x.min()) / (x.max() - x.min()) - 1 if x.shape[0] > 0 else x# 应用Dropoutif self.dropout is not None:x_normalized = self.dropout(x_normalized)# 计算归一化后的Legendre多项式legendre_basis = self.compute_legendre_polynomials(x_normalized, self.degree)# 使用多项式权重进行线性变换poly_output = self.conv_w_fun(legendre_basis, self.poly_weights[group_index],stride=self.stride, dilation=self.dilation,padding=self.padding, groups=1)# 合并基础输出和多项式输出x = base_output + poly_outputif isinstance(self.layer_norm[group_index], nn.LayerNorm):orig_shape = x.shapex = self.layer_norm[group_index](x.view(orig_shape[0], -1)).view(orig_shape)else:x = self.layer_norm[group_index](x)x = self.base_activation(x)  # 应用激活函数return xdef forward(self, x):# 前向传播，处理所有组的输入split_x = torch.split(x, self.inputdim // self.groups, dim=1)  # 按组分割输入output = []for group_ind, _x in enumerate(split_x):y = self.forward_kal(_x.clone(), group_ind)  # 对每个组调用forward_kaloutput.append(y.clone())y = torch.cat(output, dim=1)  # 合并所有组的输出return y

代码说明：
KALNConvNDLayer: 这是一个自定义的卷积层，支持多维卷积（1D、2D、3D），结合了Legendre多项式的计算和分组卷积的实现。
构造函数: 初始化输入输出维度、卷积参数、Dropout层等，创建基础卷积层和归一化层。
compute_legendre_polynomials: 计算Legendre多项式，使用递推公式生成多项式。
forward_kal: 对每个组的输入进行前向传播，计算基础卷积输出和多项式输出，并进行归一化和激活。
forward: 处理整个输入，通过分组调用forward_kal，最后合并输出。
这个类可以用于构建复杂的神经网络结构，特别是在需要处理多维数据时。

这个程序文件定义了一个名为 kaln_conv.py 的深度学习模块，主要用于实现一种新的卷积层，称为 KALNConvNDLayer。这个层支持多维卷积（1D、2D、3D），并结合了多项式基函数（Legendre多项式）来增强卷积操作的表达能力。

首先，KALNConvNDLayer 类是所有 KALN 卷积层的基类。它的构造函数接受多个参数，包括卷积类型、归一化类型、输入和输出维度、卷积核大小、分组数、填充、步幅、扩张、丢弃率等。构造函数中，首先进行了一些参数的有效性检查，例如分组数必须为正整数，并且输入和输出维度必须能够被分组数整除。

接下来，基于传入的卷积类型（如 nn.Conv1d、nn.Conv2d 或 nn.Conv3d），创建了多个卷积层和归一化层，这些层会根据分组数进行分组处理。然后，定义了一个多项式权重参数 poly_weights，其形状取决于分组数、输出维度和卷积核大小等。

在 compute_legendre_polynomials 方法中，使用递归的方法计算 Legendre 多项式，并利用 lru_cache 装饰器缓存结果，以避免重复计算。该方法生成的多项式将用于后续的卷积操作。

forward_kal 方法是 KALN 卷积层的核心，首先对输入进行基础卷积操作，然后对输入进行归一化处理，接着计算归一化后的输入的 Legendre 多项式。通过与多项式权重进行卷积，得到多项式输出。最后，将基础输出和多项式输出相加，并通过归一化和激活函数进行处理，返回最终的输出。

forward 方法负责处理整个输入张量，将其按分组进行切分，并对每个分组调用 forward_kal 方法进行处理，最后将所有分组的输出拼接在一起。

此外，文件中还定义了三个子类：KALNConv3DLayer、KALNConv2DLayer 和 KALNConv1DLayer，分别用于实现三维、二维和一维的 KALN 卷积层。这些子类通过调用基类的构造函数，传入相应的卷积和归一化类型，简化了不同维度卷积层的实现。

总体而言，这个程序文件提供了一种灵活且强大的卷积层实现，能够利用多项式基函数增强卷积操作的能力，适用于各种维度的输入数据。

10.4 RFAConv.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要保留了 RFAConv、RFCBAMConv 和 RFCAConv 三个类的实现，以及它们的前向传播逻辑。

import torch
import torch.nn as nn
from einops import rearrange

class RFAConv(nn.Module):
def init(self, in_channel, out_channel, kernel_size, stride=1):
super().init()
self.kernel_size = kernel_size

    # 权重生成模块，通过平均池化和卷积生成权重self.get_weight = nn.Sequential(nn.AvgPool2d(kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride),nn.Conv2d(in_channel, in_channel * (kernel_size ** 2), kernel_size=1, groups=in_channel, bias=False))# 特征生成模块，通过卷积生成特征self.generate_feature = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channel, in_channel * (kernel_size ** 2), kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride, groups=in_channel, bias=False),nn.BatchNorm2d(in_channel * (kernel_size ** 2)),nn.ReLU())# 最终卷积层self.conv = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, kernel_size=kernel_size, stride=kernel_size)def forward(self, x):b, c = x.shape[0:2]# 生成权重weight = self.get_weight(x)h, w = weight.shape[2:]# 权重归一化weighted = weight.view(b, c, self.kernel_size ** 2, h, w).softmax(2)# 生成特征feature = self.generate_feature(x).view(b, c, self.kernel_size ** 2, h, w)# 加权特征weighted_data = feature * weighted# 重排特征数据conv_data = rearrange(weighted_data, 'b c (n1 n2) h w -> b c (h n1) (w n2)', n1=self.kernel_size, n2=self.kernel_size)# 通过卷积层输出return self.conv(conv_data)

class RFCBAMConv(nn.Module):
def init(self, in_channel, out_channel, kernel_size=3, stride=1):
super().init()
self.kernel_size = kernel_size

    # 特征生成模块self.generate = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channel, in_channel * (kernel_size ** 2), kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride, groups=in_channel, bias=False),nn.BatchNorm2d(in_channel * (kernel_size ** 2)),nn.ReLU())# 权重生成模块self.get_weight = nn.Sequential(nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.Sigmoid())# 通道注意力机制self.se = SE(in_channel)# 最终卷积层self.conv = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, kernel_size=kernel_size, stride=kernel_size)def forward(self, x):b, c = x.shape[0:2]# 计算通道注意力channel_attention = self.se(x)# 生成特征generate_feature = self.generate(x)h, w = generate_feature.shape[2:]# 重排特征数据generate_feature = generate_feature.view(b, c, self.kernel_size ** 2, h, w)generate_feature = rearrange(generate_feature, 'b c (n1 n2) h w -> b c (h n1) (w n2)', n1=self.kernel_size, n2=self.kernel_size)# 加权特征unfold_feature = generate_feature * channel_attention# 计算最大和平均特征max_feature, _ = torch.max(generate_feature, dim=1, keepdim=True)mean_feature = torch.mean(generate_feature, dim=1, keepdim=True)# 计算接收场注意力receptive_field_attention = self.get_weight(torch.cat((max_feature, mean_feature), dim=1))# 加权特征输出conv_data = unfold_feature * receptive_field_attentionreturn self.conv(conv_data)

class RFCAConv(nn.Module):
def init(self, inp, oup, kernel_size, stride=1, reduction=32):
super(RFCAConv, self).init()
self.kernel_size = kernel_size

    # 特征生成模块self.generate = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, inp * (kernel_size ** 2), kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride, groups=inp, bias=False),nn.BatchNorm2d(inp * (kernel_size ** 2)),nn.ReLU())# 自适应池化self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1))self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None))mip = max(8, inp // reduction)# 通道压缩层self.conv1 = nn.Conv2d(inp, mip, kernel_size=1, stride=1, padding=0)self.bn1 = nn.BatchNorm2d(mip)self.act = nn.ReLU()# 通道重建层self.conv_h = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0)self.conv_w = nn.Conv2d(mip, inp, kernel_size=1, stride=1, padding=0)# 最终卷积层self.conv = nn.Conv2d(inp, oup, kernel_size, stride=kernel_size)def forward(self, x):b, c = x.shape[0:2]# 生成特征generate_feature = self.generate(x)h, w = generate_feature.shape[2:]# 重排特征数据generate_feature = generate_feature.view(b, c, self.kernel_size ** 2, h, w)generate_feature = rearrange(generate_feature, 'b c (n1 n2) h w -> b c (h n1) (w n2)', n1=self.kernel_size, n2=self.kernel_size)# 计算通道注意力x_h = self.pool_h(generate_feature)x_w = self.pool_w(generate_feature).permute(0, 1, 3, 2)y = torch.cat([x_h, x_w], dim=2)y = self.conv1(y)y = self.bn1(y)y = self.act(y) # 分离通道注意力h, w = generate_feature.shape[2:]x_h, x_w = torch.split(y, [h, w], dim=2)x_w = x_w.permute(0, 1, 3, 2)a_h = self.conv_h(x_h).sigmoid()a_w = self.conv_w(x_w).sigmoid()# 输出加权特征return self.conv(generate_feature * a_w * a_h)

代码说明：
RFAConv：实现了一种卷积层，使用自适应权重生成和特征生成机制，结合了卷积操作来增强特征提取能力。
RFCBAMConv：在 RFAConv 的基础上，增加了通道注意力机制，通过最大池化和平均池化生成通道注意力，并结合接收场注意力来进一步提升特征表达能力。
RFCAConv：结合了通道注意力和空间注意力，通过自适应池化生成通道特征，并通过加权特征进行卷积操作，增强了模型的表达能力。
这些模块可以作为深度学习模型中的基础构件，提升特征提取和表达的能力。

这个程序文件 RFAConv.py 定义了一些用于深度学习的卷积模块，主要包括 RFAConv、RFCBAMConv 和 RFCAConv 三个类。它们都是基于 PyTorch 框架构建的，利用了自定义的激活函数和注意力机制来增强卷积操作的表现。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 的核心模块和一些自定义的卷积模块。接着，定义了两个激活函数类：h_sigmoid 和 h_swish。h_sigmoid 是一种修正的 sigmoid 函数，输出范围在 0 到 1 之间，而 h_swish 则是将输入乘以 h_sigmoid 的结果，具有更好的非线性特性。

接下来是 RFAConv 类的定义。这个类实现了一种新的卷积操作，使用了一个加权机制来生成特征图。构造函数中定义了两个主要的子模块：get_weight 和 generate_feature。get_weight 通过平均池化和卷积来计算权重，而 generate_feature 则通过卷积、批归一化和 ReLU 激活来生成特征。forward 方法中，输入数据首先通过 get_weight 计算权重，然后生成特征图，并通过加权操作得到最终的卷积数据，最后通过 conv 进行卷积操作。

SE 类实现了 Squeeze-and-Excitation（SE）模块，它通过全局平均池化和全连接层来计算通道注意力。该模块能够增强网络对重要特征的关注。

RFCBAMConv 类则结合了 RFAConv 和 SE 模块，进一步引入了通道注意力机制。构造函数中定义了生成特征的卷积层和用于计算权重的卷积层。forward 方法中，首先计算通道注意力，然后生成特征图，并进行重排列和加权操作，最后通过卷积层输出结果。

最后，RFCAConv 类实现了一种结合了空间和通道注意力的卷积模块。它在构造函数中定义了生成特征的卷积层和用于计算注意力的池化层。forward 方法中，首先生成特征图，然后分别对高度和宽度进行池化，计算通道注意力，最后将注意力应用于生成的特征图，并通过卷积层输出结果。

整体来看，这个文件实现了一些先进的卷积操作，利用注意力机制和自定义激活函数来提高模型的表达能力和性能。

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