【完整源码+数据集+部署教程】 电气柜门未关检测系统源码和数据集：改进yolo11-dysample

背景意义

研究背景与意义

在现代工业和商业环境中，电气柜作为重要的电力控制和分配设备，其安全性和可靠性至关重要。电气柜门未关可能导致设备故障、人员伤害甚至火灾等严重后果。因此，及时检测电气柜门的状态，尤其是未关状态，成为保障安全的重要任务。传统的人工巡检方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，难以保证检测的准确性和及时性。因此，基于计算机视觉的自动检测系统应运而生，成为解决这一问题的有效手段。

本研究旨在开发一个基于改进YOLOv11模型的电气柜门未关检测系统。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效的实时目标检测能力而闻名，能够在保证检测精度的同时实现快速处理。通过对YOLOv11进行改进，我们期望在复杂环境中提高电气柜门未关状态的检测准确率。为此，我们构建了一个专门的数据集，包含435张经过精心标注的电气柜门图像，涵盖了“Doors-open”这一类别。数据集的构建过程包括图像的自动方向调整、尺寸标准化及多样化增强处理，确保模型训练时能够接触到丰富的样本。

通过这一系统的实现，我们不仅能够提高电气柜门未关状态的检测效率，还能为相关行业提供一种可行的安全监控解决方案。该系统的推广应用将有助于减少因电气柜门未关而引发的安全隐患，提升整体安全管理水平。同时，本研究也为计算机视觉技术在工业安全领域的应用提供了新的思路和实践基础，推动相关技术的进一步发展与创新。

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专注于电气柜门未关检测系统的训练，旨在提升YOLOv11模型在该特定任务上的性能。数据集的主题围绕“电气柜”展开，特别关注电气柜门的状态，以便实现对未关门情况的准确识别。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“Doors-open”，即电气柜门处于打开状态的图像。这一单一类别的设计使得模型能够专注于学习电气柜门打开时的特征，减少了因类别多样性带来的复杂性。

在数据集的构建过程中，收集了大量的电气柜门打开状态的图像，这些图像来自于不同的环境和条件，以确保模型在各种实际应用场景中都能表现出色。数据集中的图像涵盖了不同类型的电气柜，包含了多种颜色、形状和尺寸的柜门，旨在提高模型的泛化能力。此外，图像采集过程中还考虑了不同的光照条件和拍摄角度，以模拟真实世界中可能遇到的各种情况。这种多样性为模型的训练提供了丰富的样本，有助于提高其对电气柜门打开状态的识别准确性。

在数据标注方面，所有图像均经过精确标注，确保每个图像中电气柜门打开的区域被准确框定。这一细致的标注工作为后续的模型训练奠定了坚实的基础，使得YOLOv11能够在学习过程中有效地提取出电气柜门打开的特征信息。通过对这一数据集的充分利用，本项目旨在开发出一个高效、可靠的电气柜门未关检测系统，以提升电气设备的安全性和管理效率。

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
import torch.nn.functional as F

class DyReLU(nn.Module):
“”"
动态ReLU激活函数模块
该模块根据输入特征的统计信息动态调整激活函数的参数。
“”"

def __init__(self, inp, reduction=4, lambda_a=1.0, use_bias=True):super(DyReLU, self).__init__()self.oup = inp  # 输出通道数self.lambda_a = lambda_a * 2  # 动态调整因子self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)  # 自适应平均池化层# 确定压缩比squeeze = inp // reduction  # 压缩后的通道数self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(inp, squeeze),  # 全连接层，将输入特征压缩nn.ReLU(inplace=True),  # ReLU激活nn.Linear(squeeze, self.oup * 2),  # 输出两个参数h_sigmoid()  # 使用h_sigmoid激活函数)def forward(self, x):"""前向传播函数:param x: 输入特征:return: 动态调整后的输出特征"""b, c, h, w = x.size()  # 获取输入的批量大小、通道数、高度和宽度y = self.avg_pool(x).view(b, c)  # 对输入特征进行池化并调整形状y = self.fc(y).view(b, self.oup * 2, 1, 1)  # 通过全连接层得到动态参数# 根据动态参数调整输出a1, b1 = torch.split(y, self.oup, dim=1)  # 分割参数a1 = (a1 - 0.5) * self.lambda_a + 1.0  # 动态调整因子out = x * a1 + b1  # 计算输出return out  # 返回调整后的输出特征

class DyDCNv2(nn.Module):
“”"
动态可调变形卷积模块
该模块结合了可调变形卷积和归一化层。
“”"

def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, norm_cfg=dict(type='GN', num_groups=16)):super().__init__()self.conv = ModulatedDeformConv2d(in_channels, out_channels, 3, stride=stride, padding=1)  # 定义可调变形卷积self.norm = build_norm_layer(norm_cfg, out_channels)[1] if norm_cfg else None  # 归一化层def forward(self, x, offset, mask):"""前向传播函数:param x: 输入特征:param offset: 偏移量:param mask: 掩码:return: 卷积后的输出特征"""x = self.conv(x.contiguous(), offset, mask)  # 进行可调变形卷积if self.norm:x = self.norm(x)  # 如果有归一化层，则进行归一化return x  # 返回输出特征

class DyHeadBlock_Prune(nn.Module):
“”"
动态头模块，包含三种类型的注意力机制
“”"

def __init__(self, in_channels, norm_type='GN'):super().__init__()self.spatial_conv_high = DyDCNv2(in_channels, in_channels)  # 高层特征卷积self.spatial_conv_mid = DyDCNv2(in_channels, in_channels)  # 中层特征卷积self.spatial_conv_low = DyDCNv2(in_channels, in_channels, stride=2)  # 低层特征卷积self.spatial_conv_offset = nn.Conv2d(in_channels, 27, 3, padding=1)  # 偏移量和掩码的卷积层def forward(self, x, level):"""前向传播函数:param x: 输入特征列表:param level: 当前特征层级:return: 经过注意力机制调整后的输出特征"""offset_and_mask = self.spatial_conv_offset(x[level])  # 计算偏移量和掩码offset = offset_and_mask[:, :18, :, :]  # 提取偏移量mask = offset_and_mask[:, 18:, :, :].sigmoid()  # 提取掩码并应用sigmoidmid_feat = self.spatial_conv_mid(x[level], offset, mask)  # 中层特征卷积sum_feat = mid_feat  # 初始化特征和# 如果有低层特征，则进行卷积并加权if level > 0:low_feat = self.spatial_conv_low(x[level - 1], offset, mask)sum_feat += low_feat# 如果有高层特征，则进行卷积并加权if level < len(x) - 1:high_feat = self.spatial_conv_high(x[level + 1], offset, mask)sum_feat += high_featreturn sum_feat  # 返回最终的特征输出

代码核心部分解释：
DyReLU: 动态ReLU激活函数模块，根据输入特征的统计信息动态调整激活函数的参数。
DyDCNv2: 动态可调变形卷积模块，结合了可调变形卷积和归一化层，能够根据输入特征进行灵活的卷积操作。
DyHeadBlock_Prune: 动态头模块，包含多层特征的卷积操作和注意力机制，用于融合不同层级的特征信息。
这个程序文件 dyhead_prune.py 是一个用于深度学习的 PyTorch 模块，主要实现了动态头（Dynamic Head）中的一些组件，特别是与注意力机制和可调卷积相关的功能。文件中包含多个类和函数，下面是对其主要内容的讲解。

首先，文件导入了 PyTorch 及其相关模块，包括神经网络模块和功能模块。此外，还尝试导入了一些来自 mmcv 和 mmengine 的功能，这些库通常用于计算机视觉任务。

接下来，定义了一个 _make_divisible 函数，该函数用于确保输入的值可以被指定的除数整除，并且在某些情况下还会考虑最小值的限制。这在构建网络时有助于确保通道数等参数符合特定的要求。

然后，定义了几个激活函数的类，包括 swish、h_swish 和 h_sigmoid。这些类都是从 nn.Module 继承而来，重写了 forward 方法，以实现不同的激活函数。这些激活函数在深度学习模型中用于引入非线性特性。

接下来是 DyReLU 类，它实现了一种动态的 ReLU 激活函数。这个类的构造函数接受多个参数，包括输入通道数、缩减比例、初始化参数等。它使用全局平均池化和全连接层来计算动态的激活参数，并根据输入的特征图生成不同的输出。这个类还支持空间注意力机制，通过可选的卷积层来实现。

DyDCNv2 类是一个实现了调制变形卷积（Modulated Deformable Convolution）的模块。它使用了可选的归一化层，允许在卷积操作后进行归一化处理。这个模块的前向传播方法接受输入特征图、偏移量和掩码，并执行卷积操作。

最后，DyHeadBlock_Prune 类实现了动态头块，结合了多种注意力机制。它的构造函数初始化了多个卷积层和注意力模块。该类的前向传播方法计算偏移量和掩码，并结合中间特征图、低层特征图和高层特征图进行处理，最终生成加权的输出特征图。

整体而言，这个文件实现了一个复杂的动态头模块，利用了动态激活函数和调制变形卷积等技术，旨在提高深度学习模型在计算机视觉任务中的表现。

10.4 attention.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分：

import torch
from torch import nn

class EMA(nn.Module):
“”“Exponential Moving Average (EMA) module.”“”
def init(self, channels, factor=8):
super(EMA, self).init()
self.groups = factor # 将通道分成多个组
assert channels // self.groups > 0 # 确保每组至少有一个通道
self.softmax = nn.Softmax(-1) # 用于计算权重的softmax
self.agp = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 自适应平均池化
self.pool_h = nn.AdaptiveAvgPool2d((None, 1)) # 自适应池化，按高度
self.pool_w = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, None)) # 自适应池化，按宽度
self.gn = nn.GroupNorm(channels // self.groups, channels // self.groups) # 组归一化
self.conv1x1 = nn.Conv2d(channels // self.groups, channels // self.groups, kernel_size=1) # 1x1卷积
self.conv3x3 = nn.Conv2d(channels // self.groups, channels // self.groups, kernel_size=3, padding=1) # 3x3卷积

def forward(self, x):b, c, h, w = x.size()  # 获取输入的尺寸group_x = x.reshape(b * self.groups, -1, h, w)  # 重新排列为(b*g, c//g, h, w)x_h = self.pool_h(group_x)  # 按高度池化x_w = self.pool_w(group_x).permute(0, 1, 3, 2)  # 按宽度池化并转置hw = self.conv1x1(torch.cat([x_h, x_w], dim=2))  # 1x1卷积x_h, x_w = torch.split(hw, [h, w], dim=2)  # 分割为高度和宽度的特征x1 = self.gn(group_x * x_h.sigmoid() * x_w.permute(0, 1, 3, 2).sigmoid())  # 组归一化x2 = self.conv3x3(group_x)  # 3x3卷积x11 = self.softmax(self.agp(x1).reshape(b * self.groups, -1, 1).permute(0, 2, 1))  # 计算权重x12 = x2.reshape(b * self.groups, c // self.groups, -1)  # 重新排列x21 = self.softmax(self.agp(x2).reshape(b * self.groups, -1, 1).permute(0, 2, 1))  # 计算权重x22 = x1.reshape(b * self.groups, c // self.groups, -1)  # 重新排列weights = (torch.matmul(x11, x12) + torch.matmul(x21, x22)).reshape(b * self.groups, 1, h, w)  # 计算最终权重return (group_x * weights.sigmoid()).reshape(b, c, h, w)  # 输出

class SimAM(nn.Module):
“”“Similarity Attention Module (SimAM).”“”
def init(self, e_lambda=1e-4):
super(SimAM, self).init()
self.activaton = nn.Sigmoid() # 激活函数
self.e_lambda = e_lambda # 正则化参数

def forward(self, x):b, c, h, w = x.size()  # 获取输入的尺寸n = w * h - 1  # 计算总的像素数减去1x_minus_mu_square = (x - x.mean(dim=[2, 3], keepdim=True)).pow(2)  # 计算方差y = x_minus_mu_square / (4 * (x_minus_mu_square.sum(dim=[2, 3], keepdim=True) / n + self.e_lambda)) + 0.5  # 计算yreturn x * self.activaton(y)  # 输出

class SpatialGroupEnhance(nn.Module):
“”“Spatial Group Enhancement module.”“”
def init(self, groups=8):
super().init()
self.groups = groups # 组数
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) # 自适应平均池化
self.weight = nn.Parameter(torch.zeros(1, groups, 1, 1)) # 权重参数
self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(1, groups, 1, 1)) # 偏置参数
self.sig = nn.Sigmoid() # Sigmoid激活函数
self.init_weights() # 初始化权重

def init_weights(self):for m in self.modules():if isinstance(m, nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out')  # Kaiming初始化if m.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias, 0)  # 偏置初始化为0def forward(self, x):b, c, h, w = x.shape  # 获取输入的尺寸x = x.view(b * self.groups, -1, h, w)  # 重新排列xn = x * self.avg_pool(x)  # 计算加权平均xn = xn.sum(dim=1, keepdim=True)  # 按通道求和t = xn.view(b * self.groups, -1)  # 重新排列t = t - t.mean(dim=1, keepdim=True)  # 去均值std = t.std(dim=1, keepdim=True) + 1e-5  # 计算标准差t = t / std  # 归一化t = t.view(b, self.groups, h, w)  # 重新排列t = t * self.weight + self.bias  # 计算最终权重x = x * self.sig(t)  # 应用权重x = x.view(b, c, h, w)  # 还原形状return x

代码注释说明：
EMA (Exponential Moving Average): 该模块用于计算输入特征的指数移动平均，主要用于特征增强。
SimAM (Similarity Attention Module): 该模块通过计算输入特征的方差来生成注意力权重，并应用于输入特征。
SpatialGroupEnhance: 该模块通过对输入特征进行空间增强，使用自适应平均池化和Sigmoid激活函数来生成权重并增强特征。
以上是核心部分的简化和详细注释，去掉了其他不必要的部分。

这个程序文件 attention.py 实现了一系列与注意力机制相关的深度学习模块，主要用于计算机视觉任务。文件中包含了多个类，每个类实现了不同类型的注意力机制或相关操作。以下是对文件中主要内容的逐步讲解。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些深度学习模块。接着，定义了一个名为 EMA 的类，它实现了一种基于通道的注意力机制，使用了分组归一化和卷积操作来增强特征表示。forward 方法中，输入张量经过一系列的处理后，输出经过加权的特征图。

接下来是 SimAM 类，它实现了一种新的激活机制，使用了 Sigmoid 函数来增强特征图的表示能力。SpatialGroupEnhance 类则实现了一种空间组增强机制，通过对输入特征进行分组和加权来提高模型的表现。

TopkRouting 类实现了一种可微分的 Top-k 路由机制，允许在计算注意力时选择最重要的特征。KVGather 类则用于根据路由索引和权重从键值对中选择特征。

BiLevelRoutingAttention 类实现了一种双层路由注意力机制，结合了全局和局部的注意力计算。它的构造函数中包含了多个参数，允许用户自定义注意力的计算方式。forward 方法中，输入特征经过多次变换和注意力计算，最终输出增强后的特征图。

接下来的类如 CoordAtt、BAMBlock、EfficientAttention 等，分别实现了不同的注意力机制和模块，旨在提高模型在特定任务上的表现。例如，CoordAtt 结合了空间信息来增强特征，而 BAMBlock 则通过通道和空间注意力的结合来提升特征表示。

TripletAttention 类实现了一种三元注意力机制，通过三个不同的注意力计算路径来增强特征图。LocalWindowAttention 则专注于局部窗口的注意力计算，适用于处理高分辨率图像。

此外，文件中还定义了一些其他辅助类，如 Flatten、ChannelAttention、SpatialAttention 等，用于实现通道和空间注意力的计算。

最后，文件中的 FocusedLinearAttention 和 DAttention 类实现了更加复杂的注意力机制，结合了线性变换和卷积操作，以提高计算效率和效果。

总体来说，这个文件提供了一套完整的注意力机制实现，适用于各种计算机视觉任务，尤其是在处理高维特征时。每个类的设计都考虑到了深度学习模型的可扩展性和灵活性，便于在实际应用中进行调整和优化。

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