【完整源码+数据集+部署教程】西兰花实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-AggregatedAtt
背景意义
研究背景与意义
随着计算机视觉技术的迅猛发展，实例分割作为一种重要的图像分析任务，逐渐在多个领域中展现出其独特的应用价值。实例分割不仅能够识别图像中的物体，还能精确地分割出每个物体的轮廓，这在农业、医疗影像分析、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。特别是在农业领域，作物的精准识别与分割对于提高产量、优化资源配置以及实现智能化管理具有重要意义。
西兰花作为一种重要的经济作物，其生长状况直接影响到农民的收入和市场供应。因此，开发一种高效的西兰花实例分割系统，能够帮助农民及时监测作物生长情况，进行病虫害防治，并优化收割时机。为此，基于改进YOLOv11的西兰花实例分割系统应运而生。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速的检测速度和较高的精度，成为实例分割领域的热门选择。通过对YOLOv11进行改进，可以进一步提升其在复杂环境下的分割性能，尤其是在处理不同生长阶段和不同光照条件下的西兰花图像时。
本研究所使用的数据集包含1900张图像，涵盖了两类西兰花实例：可见的西兰花和不可见的西兰花。这种细致的分类不仅有助于模型的训练和评估，也为后续的应用提供了丰富的数据支持。通过对这些数据的深入分析与处理，可以更好地理解西兰花的生长特征及其在不同环境下的表现，从而为农民提供科学的种植建议和决策支持。
综上所述，基于改进YOLOv11的西兰花实例分割系统的研究，不仅具有重要的理论意义，还能为实际农业生产提供切实可行的解决方案，推动农业智能化的发展。
图片效果
数据集信息
本项目数据集信息介绍
本项目所使用的数据集旨在支持改进YOLOv11的西兰花实例分割系统，特别关注于“broccoli merged”主题。该数据集包含两类主要对象，分别为“broccoli_amodal”和“broccoli_visible”。这两类的划分不仅有助于系统在不同场景下的表现优化，也为模型提供了更为细致的训练基础。
“broccoli_amodal”类别代表了西兰花的完整形态，包含了所有可能的可见和不可见部分。这一类别的设计旨在帮助模型学习如何识别西兰花在不同环境下的整体特征，尤其是在部分遮挡或不完整情况下的表现。通过引入这一类别，模型能够更好地理解西兰花的空间结构和形态变化，从而提升实例分割的准确性。
而“broccoli_visible”类别则专注于西兰花的可见部分，主要用于训练模型在理想条件下的表现。该类别的引入使得模型能够学习如何在清晰的视角下准确识别和分割西兰花的可见特征。这一数据集的设计理念是通过结合可见与不可见的实例，提升模型在实际应用中的鲁棒性和适应性。
整个数据集的构建不仅考虑了多样性和复杂性，还确保了数据的标注准确性，以便为YOLOv11的训练提供高质量的输入。通过这种方式，模型能够在面对真实世界中西兰花的各种形态和遮挡情况时，展现出更强的识别和分割能力。最终目标是实现一个高效且准确的西兰花实例分割系统，为农业自动化和智能化提供技术支持。
核心代码
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
class DySnakeConv(nn.Module):
def init(self, inc, ouc, k=3) -> None:
super().init()
# 初始化三个卷积层
self.conv_0 = Conv(inc, ouc, k) # 标准卷积
self.conv_x = DSConv(inc, ouc, 0, k) # 沿x轴的动态蛇形卷积
self.conv_y = DSConv(inc, ouc, 1, k) # 沿y轴的动态蛇形卷积
def forward(self, x):# 前向传播，返回三个卷积的拼接结果return torch.cat([self.conv_0(x), self.conv_x(x), self.conv_y(x)], dim=1)
class DSConv(nn.Module):
def init(self, in_ch, out_ch, morph, kernel_size=3, if_offset=True, extend_scope=1):
“”"
动态蛇形卷积
:param in_ch: 输入通道数
:param out_ch: 输出通道数
:param kernel_size: 卷积核大小
:param extend_scope: 扩展范围（默认1）
:param morph: 卷积核的形态，分为沿x轴（0）和y轴（1）
:param if_offset: 是否需要偏移，如果为False，则为标准卷积核
“”"
super(DSConv, self).init()
# 用于学习可变形偏移的卷积层
self.offset_conv = nn.Conv2d(in_ch, 2 * kernel_size, 3, padding=1)
self.bn = nn.BatchNorm2d(2 * kernel_size) # 批归一化
self.kernel_size = kernel_size
# 定义沿x轴和y轴的动态蛇形卷积self.dsc_conv_x = nn.Conv2d(in_ch,out_ch,kernel_size=(kernel_size, 1),stride=(kernel_size, 1),padding=0,)self.dsc_conv_y = nn.Conv2d(in_ch,out_ch,kernel_size=(1, kernel_size),stride=(1, kernel_size),padding=0,)self.gn = nn.GroupNorm(out_ch // 4, out_ch) # 组归一化self.act = Conv.default_act # 默认激活函数self.extend_scope = extend_scopeself.morph = morphself.if_offset = if_offsetdef forward(self, f):# 前向传播offset = self.offset_conv(f) # 计算偏移offset = self.bn(offset) # 批归一化offset = torch.tanh(offset) # 将偏移限制在[-1, 1]之间input_shape = f.shapedsc = DSC(input_shape, self.kernel_size, self.extend_scope, self.morph) # 初始化DSCdeformed_feature = dsc.deform_conv(f, offset, self.if_offset) # 进行可变形卷积# 根据形态选择不同的卷积if self.morph == 0:x = self.dsc_conv_x(deformed_feature.type(f.dtype))else:x = self.dsc_conv_y(deformed_feature.type(f.dtype))x = self.gn(x) # 组归一化x = self.act(x) # 激活return x
class DSC(object):
def init(self, input_shape, kernel_size, extend_scope, morph):
self.num_points = kernel_size # 卷积核的点数
self.width = input_shape[2] # 输入特征图的宽度
self.height = input_shape[3] # 输入特征图的高度
self.morph = morph # 卷积核形态
self.extend_scope = extend_scope # 偏移范围
# 定义特征图的形状self.num_batch = input_shape[0] # 批次大小self.num_channels = input_shape[1] # 通道数def deform_conv(self, input, offset, if_offset):# 进行可变形卷积y, x = self._coordinate_map_3D(offset, if_offset) # 计算坐标图deformed_feature = self._bilinear_interpolate_3D(input, y, x) # 双线性插值return deformed_feature # 返回变形后的特征图
代码说明：
DySnakeConv: 这是一个动态蛇形卷积的主类，包含三个卷积层：标准卷积和两个沿不同方向的动态蛇形卷积。
DSConv: 动态蛇形卷积的实现类，包含学习偏移的卷积层和根据偏移进行变形卷积的逻辑。
DSC: 负责计算坐标图和进行双线性插值的类，提供了变形卷积的具体实现。
该代码的核心思想是通过动态学习卷积核的偏移，使得卷积操作能够适应输入特征图的形状变化，从而提高模型的表达能力。
这个程序文件定义了一个动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）模块，主要由两个类组成：DySnakeConv 和 DSConv，以及一个辅助类 DSC。这些类利用了深度学习框架 PyTorch 来实现卷积操作，特别是支持可变形卷积的功能。
首先，DySnakeConv 类是一个卷积神经网络模块，继承自 nn.Module。在其构造函数中，初始化了三个卷积层：conv_0 是标准卷积，conv_x 和 conv_y 是动态蛇形卷积，分别沿着 x 轴和 y 轴进行操作。构造函数的参数包括输入通道数 inc、输出通道数 ouc 和卷积核大小 k，默认值为 3。
在 forward 方法中，输入张量 x 会经过这三个卷积层，最终将它们的输出在通道维度上进行拼接，形成一个新的输出张量。
接下来是 DSConv 类，它实现了动态蛇形卷积的具体逻辑。构造函数中定义了几个重要的参数，包括输入和输出通道数、卷积核大小、形态（morph）以及是否需要偏移（if_offset）。其中，offset_conv 是一个卷积层，用于学习可变形的偏移量。dsc_conv_x 和 dsc_conv_y 分别是沿 x 轴和 y 轴的卷积层，gn 是一个组归一化层，act 是激活函数。
在 DSConv 的 forward 方法中，首先通过 offset_conv 计算出偏移量，并进行批归一化处理。然后，通过 torch.tanh 将偏移量限制在 -1 到 1 的范围内。接着，使用 DSC 类来进行坐标映射和可变形卷积操作。根据 morph 的值，选择相应的卷积层进行计算，并通过激活函数和归一化处理得到最终输出。
DSC 类是一个辅助类，负责实现坐标映射和双线性插值。它的构造函数接收输入张量的形状、卷积核大小、扩展范围和形态等参数。_coordinate_map_3D 方法根据偏移量计算出新的坐标映射，_bilinear_interpolate_3D 方法则实现了对输入特征图的双线性插值，生成变形后的特征图。
总的来说，这个程序文件实现了一个灵活的卷积模块，能够根据输入数据的特征动态调整卷积核的位置，从而提高卷积神经网络在处理复杂形状和结构时的表现。
10.4 CTrans.py
以下是提取的核心代码部分，并附上详细的中文注释：
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from torch.nn import Dropout, Softmax, Conv2d, LayerNorm
class Channel_Embeddings(nn.Module):
“”“从图像的补丁和位置嵌入构建通道嵌入的类。”“”
def init(self, patchsize, img_size, in_channels):
super().init()
img_size = (img_size, img_size) # 将图像大小转换为元组
patch_size = (patchsize, patchsize) # 将补丁大小转换为元组
n_patches = (img_size[0] // patch_size[0]) * (img_size[1] // patch_size[1]) # 计算补丁数量
# 使用最大池化和卷积层构建补丁嵌入self.patch_embeddings = nn.Sequential(nn.MaxPool2d(kernel_size=5, stride=5),Conv2d(in_channels=in_channels,out_channels=in_channels,kernel_size=patchsize // 5,stride=patchsize // 5))# 初始化位置嵌入self.position_embeddings = nn.Parameter(torch.zeros(1, n_patches, in_channels))self.dropout = Dropout(0.1) # Dropout层用于防止过拟合def forward(self, x):"""前向传播函数，计算嵌入。"""if x is None:return Nonex = self.patch_embeddings(x) # 计算补丁嵌入x = x.flatten(2) # 将张量展平x = x.transpose(-1, -2) # 转置张量embeddings = x + self.position_embeddings # 加上位置嵌入embeddings = self.dropout(embeddings) # 应用Dropoutreturn embeddings
class Attention_org(nn.Module):
“”“实现多头注意力机制的类。”“”
def init(self, vis, channel_num):
super(Attention_org, self).init()
self.vis = vis # 是否可视化
self.KV_size = sum(channel_num) # 键值对的大小
self.channel_num = channel_num # 通道数量
self.num_attention_heads = 4 # 注意力头的数量
# 初始化查询、键、值的线性变换self.query = nn.ModuleList([nn.Linear(c, c, bias=False) for c in channel_num])self.key = nn.Linear(self.KV_size, self.KV_size, bias=False)self.value = nn.Linear(self.KV_size, self.KV_size, bias=False)self.softmax = Softmax(dim=3) # Softmax层用于计算注意力权重self.attn_dropout = Dropout(0.1) # Dropout层用于注意力权重self.proj_dropout = Dropout(0.1) # Dropout层用于输出def forward(self, emb_list):"""前向传播函数，计算注意力输出。"""multi_head_Q_list = [query(emb) for query, emb in zip(self.query, emb_list)]multi_head_K = self.key(torch.cat(emb_list, dim=2)) # 计算键multi_head_V = self.value(torch.cat(emb_list, dim=2)) # 计算值# 计算注意力分数attention_scores = [torch.matmul(Q, multi_head_K) / np.sqrt(self.KV_size) for Q in multi_head_Q_list]attention_probs = [self.softmax(score) for score in attention_scores] # 计算注意力权重# 应用Dropoutattention_probs = [self.attn_dropout(prob) for prob in attention_probs]context_layers = [torch.matmul(prob, multi_head_V) for prob in attention_probs] # 计算上下文层# 返回每个通道的输出return context_layers
class Encoder(nn.Module):
“”“编码器类，包含多个块。”“”
def init(self, vis, channel_num):
super(Encoder, self).init()
self.vis = vis
self.layer = nn.ModuleList([Block_ViT(vis, channel_num) for _ in range(1)]) # 仅包含一个块
def forward(self, emb_list):"""前向传播函数，处理嵌入。"""attn_weights = []for layer_block in self.layer:emb_list, weights = layer_block(emb_list) # 通过块处理嵌入if self.vis:attn_weights.append(weights)return emb_list, attn_weights # 返回处理后的嵌入和注意力权重
class ChannelTransformer(nn.Module):
“”“通道变换器类，整合了嵌入、编码器和重构。”“”
def init(self, channel_num=[64, 128, 256, 512], img_size=640, vis=False, patchSize=[40, 20, 10, 5]):
super().init()
self.embeddings = nn.ModuleList([Channel_Embeddings(patchSize[i], img_size // (2 ** (i + 2)), channel_num[i]) for i in range(len(channel_num))])
self.encoder = Encoder(vis, channel_num) # 初始化编码器
self.reconstruct = nn.ModuleList([Reconstruct(channel_num[i], channel_num[i], kernel_size=1, scale_factor=(patchSize[i], patchSize[i])) for i in range(len(channel_num))])
def forward(self, en):"""前向传播函数，处理输入并返回输出。"""emb_list = [embedding(en[i]) for i, embedding in enumerate(self.embeddings)] # 计算嵌入encoded, attn_weights = self.encoder(emb_list) # 编码嵌入reconstructed = [reconstruct(encoded[i]) + en[i] for i, reconstruct in enumerate(self.reconstruct)] # 重构输出return reconstructed # 返回重构后的输出
代码说明
Channel_Embeddings: 该类负责将输入图像分割成补丁并计算其嵌入，同时加入位置嵌入以保留空间信息。
Attention_org: 实现了多头注意力机制，能够处理多个通道的输入并计算注意力权重。
Encoder: 由多个块组成的编码器，负责对嵌入进行处理并输出结果。
ChannelTransformer: 整合了嵌入、编码器和重构模块，完成整个通道变换的流程。
通过这些核心部分，整个模型能够有效地处理图像数据并提取特征。
这个程序文件 CTrans.py 实现了一个名为 ChannelTransformer 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。该模型采用了类似于视觉变换器（Vision Transformer, ViT）的结构，结合了通道注意力机制和嵌入层，旨在提升图像特征的提取和重建能力。
文件中首先导入了一些必要的库，包括 PyTorch 及其相关模块、NumPy 和其他标准库。接着定义了几个类，分别实现了不同的功能模块。
Channel_Embeddings 类用于构建图像的嵌入表示。它通过最大池化和卷积操作将输入图像划分为多个小块（patch），并为每个小块生成位置嵌入。最终的嵌入结果会经过一个 dropout 层，以减少过拟合。
Reconstruct 类负责将经过编码的特征重新构建为图像。它通过卷积层和上采样操作将嵌入特征转换回原始图像的空间维度，并应用批归一化和激活函数。
Attention_org 类实现了一个多头注意力机制。它通过对输入的不同通道进行线性变换，计算注意力得分，并根据得分对输入进行加权平均，从而提取重要特征。该类还包含了 dropout 层，以增强模型的鲁棒性。
Mlp 类实现了一个简单的多层感知机（MLP），用于对特征进行进一步的非线性变换。它包含两个全连接层和一个激活函数（GELU），并在每个层后应用 dropout。
Block_ViT 类是模型的核心部分，包含了通道注意力和前馈网络的组合。它通过残差连接将输入与经过注意力和前馈网络处理后的输出相加，从而保留了原始特征信息。
Encoder 类将多个 Block_ViT 组合在一起，形成一个完整的编码器。它在每个块后应用层归一化，以确保特征的稳定性。
ChannelTransformer 类是整个模型的高层接口，负责初始化嵌入层、编码器和重建层。它根据输入的图像特征进行嵌入、编码和重建，最终输出重建后的图像。
最后，GetIndexOutput 类用于从模型的输出中提取特定索引的结果，便于后续处理。
整体而言，这个程序实现了一个结构复杂但功能强大的图像处理模型，结合了卷积、注意力机制和多层感知机等多种深度学习技术，适用于各种计算机视觉任务。
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