【完整源码+数据集+部署教程】 葡萄病害检测系统源码和数据集：改进yolo11-CAA-HSFPN

背景意义

研究背景与意义
葡萄种植是全球农业中一项重要的经济活动，尤其在葡萄酒生产和新鲜果品市场中占据了举足轻重的地位。然而，葡萄病害的发生严重影响了产量和果实质量，给农民和相关产业带来了巨大的经济损失。随着气候变化和农业管理实践的不断演变，葡萄病害的种类和传播方式也日益复杂。因此，开发高效、准确的病害检测系统显得尤为重要。

近年来，计算机视觉技术的快速发展为农业病害检测提供了新的解决方案。尤其是基于深度学习的目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once），因其高效性和实时性，成为了病害识别领域的研究热点。YOLOv11作为YOLO系列的最新版本，结合了更为先进的特征提取和处理能力，能够在复杂的背景下快速、准确地识别多种病害类型。

本研究旨在基于改进的YOLOv11算法，构建一个针对葡萄病害的检测系统。我们使用的葡萄病害数据集包含16种不同的病害类型，如白腐病、灰霉病和霜霉病等，共计1091张经过标注的图像。这些数据的多样性和丰富性为模型的训练提供了坚实的基础，使其能够在实际应用中具备较强的泛化能力。

通过对葡萄病害的实时监测和识别，农民可以及时采取相应的防治措施，从而降低病害对产量的影响，提升葡萄的整体质量。此外，该系统的开发不仅有助于推动智能农业的发展，也为其他作物的病害检测提供了可借鉴的思路和方法。因此，本研究具有重要的理论价值和实际应用意义，期待为葡萄种植的可持续发展贡献一份力量。

图片效果

数据集信息

本项目数据集信息介绍

本项目旨在改进YOLOv11模型，以实现对葡萄病害的高效检测。为此，我们构建了一个专门针对“Graps Disease”的数据集，该数据集包含16个不同的类别，涵盖了多种常见的葡萄病害。这些类别包括：叶片卷曲病（accartocciamento_fogliare）、白腐病（carie_bianca_grappolo）、木材腐烂病（malattia_esca）、葡萄蔓上的霜霉病（oidio_tralci）、红斑病（red_blotch_foglia）、黑腐病（vg_black_rot）、霜霉病（vg_downy_mildew）、灰霉病（vg_grey_mould）、白粉病（vg_powdery_mildew）、葡萄藤（vines_grape）、葡萄叶（vines_leaf）、灰皮病（virosi_pinot_grigio）、黑腐病（vl_black_rot）、霜霉病（vl_downy_mildew）、灰霉病（vl_grey_mould）以及白粉病（vl_powdery_mildew）。这些类别的选择基于葡萄种植过程中常见的病害类型，旨在为模型提供丰富且多样化的训练样本。

数据集的构建过程包括从多个葡萄种植区域收集图像，确保样本的多样性和代表性。每个类别的图像均经过精心标注，以确保模型能够准确识别不同类型的病害。数据集不仅包含病害的特写图像，还包括不同生长阶段的葡萄植株，以增强模型的泛化能力。通过对这些数据的深入分析和处理，我们期望提高YOLOv11在葡萄病害检测中的准确性和效率，从而为葡萄种植者提供更为有效的病害管理工具。该数据集的建立将为未来的研究和应用奠定坚实的基础，推动葡萄种植领域的智能化发展。

核心代码

以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

定义一个相对位置的函数，用于生成卷积核的坐标

def rel_pos(kernel_size):
# 生成从-1到1的线性空间，作为卷积核的坐标
tensors = [torch.linspace(-1, 1, steps=kernel_size) for _ in range(2)]
kernel_coord = torch.stack(torch.meshgrid(*tensors), dim=-0) # 生成网格坐标
kernel_coord = kernel_coord.unsqueeze(0) # 增加一个维度
return kernel_coord

定义SMPConv类，继承自nn.Module

class SMPConv(nn.Module):
def init(self, planes, kernel_size, n_points, stride, padding, groups):
super().init()

    self.planes = planes  # 输出通道数self.kernel_size = kernel_size  # 卷积核大小self.n_points = n_points  # 卷积核中点的数量self.init_radius = 2 * (2/kernel_size)  # 初始化半径# 生成卷积核坐标kernel_coord = rel_pos(kernel_size)self.register_buffer('kernel_coord', kernel_coord)  # 注册为缓冲区# 初始化权重坐标weight_coord = torch.empty(1, n_points, 2)nn.init.trunc_normal_(weight_coord, std=0.2, a=-1., b=1.)  # 截断正态分布初始化self.weight_coord = nn.Parameter(weight_coord)  # 权重坐标作为可学习参数# 初始化半径self.radius = nn.Parameter(torch.empty(1, n_points).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1))self.radius.data.fill_(value=self.init_radius)  # 填充初始半径# 初始化权重weights = torch.empty(1, planes, n_points)nn.init.trunc_normal_(weights, std=.02)  # 截断正态分布初始化self.weights = nn.Parameter(weights)  # 权重作为可学习参数def forward(self, x):# 生成卷积核并进行前向传播kernels = self.make_kernels().unsqueeze(1)  # 生成卷积核x = x.contiguous()  # 确保输入是连续的kernels = kernels.contiguous()  # 确保卷积核是连续的# 根据输入数据类型选择不同的卷积实现if x.dtype == torch.float32:x = _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP32.apply(x, kernels)  # 使用FP32的深度卷积elif x.dtype == torch.float16:x = _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP16.apply(x, kernels)  # 使用FP16的深度卷积else:raise TypeError("Only support fp32 and fp16, get {}".format(x.dtype))  # 抛出异常return x        def make_kernels(self):# 计算卷积核diff = self.weight_coord.unsqueeze(-2) - self.kernel_coord.reshape(1, 2, -1).transpose(1, 2)  # 计算差值diff = diff.transpose(2, 3).reshape(1, self.n_points, 2, self.kernel_size, self.kernel_size)  # 重塑形状diff = F.relu(1 - torch.sum(torch.abs(diff), dim=2) / self.radius)  # 计算ReLU激活后的差值# 计算最终的卷积核kernels = torch.matmul(self.weights, diff.reshape(1, self.n_points, -1))  # 计算加权卷积核kernels = kernels.reshape(1, self.planes, *self.kernel_coord.shape[2:])  # 重塑形状kernels = kernels.squeeze(0)  # 去掉多余的维度kernels = torch.flip(kernels.permute(0, 2, 1), dims=(1,))  # 反转卷积核的维度return kernels

定义SMPCNN类，使用SMPConv进行卷积操作

class SMPCNN(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, groups, n_points=None):
super().init()
padding = kernel_size // 2 # 计算填充
self.smp = SMPConv(in_channels, kernel_size, n_points, stride, padding, groups) # 使用SMPConv
self.small_kernel = 5 # 小卷积核大小
self.small_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, self.small_kernel, stride, self.small_kernel // 2, groups, bias=False) # 小卷积层

def forward(self, inputs):# 前向传播out = self.smp(inputs)  # 通过SMPConv进行卷积out += self.small_conv(inputs)  # 加上小卷积的输出return out  # 返回最终输出

代码说明：
rel_pos 函数：生成卷积核的相对位置坐标。
SMPConv 类：自定义的卷积层，使用深度卷积和可学习的卷积核。初始化时设置了权重和半径，并在前向传播中根据输入数据类型选择不同的卷积实现。
make_kernels 方法：计算卷积核的具体实现。
SMPCNN 类：结合了自定义的SMPConv和一个小卷积层的结构，进行特征提取。
该代码的核心部分在于自定义卷积操作的实现，能够根据输入动态生成卷积核，并通过前向传播计算输出。

这个程序文件 SMPConv.py 实现了一种新的卷积模块，主要用于深度学习中的卷积神经网络（CNN）。该模块通过自定义的卷积操作来增强特征提取能力，特别是在处理图像数据时。文件中定义了多个类和函数，下面是对代码的详细说明。

首先，导入了必要的库，包括 PyTorch 及其神经网络模块、功能模块和一些自定义模块。特别是，Conv 类和 DropPath 被引入用于构建卷积层和实现随机丢弃路径的功能。此外，代码尝试导入深度可分离卷积的实现，如果导入失败则会忽略。

rel_pos 函数用于生成相对位置的坐标张量，这在后续的卷积操作中会用到。它通过创建一个线性空间来生成坐标，并将其组合成一个网格。

SMPConv 类是自定义的卷积层，初始化时接收多个参数，包括输出通道数、卷积核大小、点数、步幅、填充和分组数。在构造函数中，首先计算相对位置的坐标，并初始化权重坐标和半径。权重和半径都被定义为可训练的参数。forward 方法中，输入数据通过 make_kernels 方法生成卷积核，并根据输入数据的类型选择合适的深度可分离卷积实现。

make_kernels 方法用于生成卷积核。它通过计算权重坐标与卷积核坐标之间的差异，并应用 ReLU 激活函数来限制卷积核的值。最后，卷积核通过加权平均的方式生成。

radius_clip 方法用于限制半径的值在一定范围内，防止其过小或过大。

接下来，定义了一些辅助函数，如 get_conv2d 用于根据条件选择使用自定义的 SMPConv 或标准的 nn.Conv2d。get_bn 和 conv_bn 函数用于创建批归一化层和卷积层的组合，conv_bn_relu 则在此基础上添加了 ReLU 激活函数。

SMPCNN 类实现了一个更复杂的卷积网络结构，它结合了 SMPConv 和一个小卷积层，以增强特征提取能力。forward 方法将两个卷积层的输出相加，形成最终的输出。

SMPCNN_ConvFFN 类实现了一个前馈网络，包含两个逐点卷积层和一个非线性激活函数。它还实现了残差连接，允许信息在网络中更有效地流动。

最后，SMPBlock 类是一个模块化的构建块，结合了逐点卷积和大卷积核的特性。它通过两个逐点卷积层和一个大卷积层来处理输入，并使用 ReLU 激活函数和丢弃路径来增强网络的表现。

整体而言，这个文件实现了一种灵活且高效的卷积模块，适用于构建深度学习模型，特别是在处理图像数据时，通过自定义的卷积和激活机制，提升了特征提取的能力。

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
command = f'"{python_path}" -m streamlit run "{script_path}"'# 执行命令
result = subprocess.run(command, shell=True)
if result.returncode != 0:print("脚本运行出错。")

实例化并运行应用

if name == “main”:
# 指定您的脚本路径
script_path = “web.py” # 这里可以直接指定脚本路径

# 运行脚本
run_script(script_path)

代码注释说明：
导入模块：

import sys：导入系统相关的模块，用于获取当前 Python 解释器的路径。
import subprocess：导入子进程模块，用于在 Python 中执行外部命令。
定义函数 run_script：

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，存储在 python_path 变量中。
然后构建一个命令字符串 command，该命令用于通过 streamlit 运行指定的脚本。
使用 subprocess.run 执行该命令，并将 shell=True 作为参数，以便在 shell 中运行命令。
如果命令执行后返回的状态码不为 0，表示执行出错，打印错误信息。
主程序入口：

if name == “main”:：确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。
指定要运行的脚本路径 script_path，在这里直接指定为 “web.py”。
调用 run_script 函数，传入脚本路径，执行该脚本。
这个程序文件的主要功能是使用当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本，具体来说是一个名为 web.py 的脚本。程序首先导入了必要的模块，包括 sys、os 和 subprocess，以及一个自定义的路径处理函数 abs_path。

在 run_script 函数中，首先获取当前 Python 解释器的路径，这通过 sys.executable 实现。接着，构建一个命令字符串，该命令使用 streamlit 模块来运行指定的脚本。命令的格式是将 Python 解释器的路径和脚本路径结合起来，形成一个完整的命令行指令。

随后，使用 subprocess.run 方法执行这个命令。该方法会在一个新的 shell 中运行命令，并等待其完成。如果脚本运行过程中出现错误，返回的状态码将不为零，程序会打印出“脚本运行出错”的提示信息。

在文件的最后部分，使用 if name == “main”: 来确保只有在直接运行该文件时才会执行后面的代码。在这里，指定了要运行的脚本路径为 web.py，并调用 run_script 函数来执行它。

总的来说，这个程序的目的是为了方便地在当前 Python 环境中运行一个 Streamlit 应用脚本，并处理可能出现的错误。

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