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【完整源码+数据集+部署教程】路面落叶检测系统源码和数据集：改进yolo11-AggregatedAtt

news 2025/10/13 12:43:37

背景意义

研究背景与意义

随着城市化进程的加快，城市道路的维护与管理面临着越来越多的挑战。尤其是在秋冬季节，落叶不仅影响道路的美观，还可能导致交通事故和行车安全隐患。因此，开发一种高效的路面落叶检测系统显得尤为重要。传统的人工检测方法不仅耗时耗力，而且容易受到天气、光照等因素的影响，准确性和效率难以保证。基于此，利用计算机视觉技术，尤其是深度学习算法，来实现自动化的落叶检测，成为了一个亟待解决的问题。

YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效的实时检测能力而受到广泛关注。YOLOv11作为该系列的最新版本，具备更强的特征提取能力和更快的推理速度，能够在复杂环境中实现高精度的目标检测。通过对YOLOv11的改进，可以更好地适应路面落叶的检测需求。我们的研究将专注于利用改进的YOLOv11模型，构建一个专门针对路面落叶的检测系统。

本研究所使用的数据集包含408张经过精心标注的落叶图像，且数据集的预处理和增强策略为模型的训练提供了良好的基础。通过对图像进行多种形式的增强，如随机旋转、亮度调整和噪声添加等，能够有效提高模型的鲁棒性和泛化能力。这一系统的成功实现，不仅可以提高路面落叶的检测效率，还能为城市管理者提供实时的数据支持，帮助其更好地进行道路维护和安全管理。

综上所述，基于改进YOLOv11的路面落叶检测系统的研究，不仅具有重要的理论意义，还有助于推动智能交通系统的发展，提升城市环境的管理水平。通过本项目的实施，期望能够为未来的智能城市建设提供有力的技术支持。

图片效果

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数据集信息

本项目数据集信息介绍

本项目旨在改进YOLOv11的路面落叶检测系统，因此构建了一个专门针对“Fallen_leaf”主题的数据集。该数据集的设计考虑了落叶在不同环境和条件下的多样性，以确保模型能够在实际应用中具备良好的鲁棒性和准确性。数据集中包含了一个类别，即“leaf”，这意味着所有的标注和样本均围绕这一单一类别展开。尽管类别数量较少，但我们通过多样化的采集场景和拍摄条件，确保了数据集的丰富性和代表性。

在数据收集过程中，我们选择了多种不同的环境，包括城市公园、林间小道和校园等，力求涵盖不同种类的落叶和背景。这些场景的选择不仅考虑了视觉上的多样性，还注重了光照、天气变化及地面材质等因素对落叶检测的影响。数据集中包含的图像经过精心标注，确保每一片落叶都被准确地框定，以便于后续的模型训练和评估。

此外，为了增强模型的泛化能力，我们还对数据集进行了多种数据增强处理，包括旋转、缩放、翻转和颜色调整等。这些处理旨在模拟真实世界中可能遇到的各种情况，使得模型在面对不同的输入时能够保持高效的检测性能。通过这种方式，我们期望最终构建的路面落叶检测系统能够在多种环境下稳定运行，帮助实现更智能的城市管理和环境监测。

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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 MF_Attention(nn.Module):
“”"
自注意力机制的实现，来源于Transformer。
“”"
def init(self, dim, head_dim=32, num_heads=None, qkv_bias=False,
attn_drop=0., proj_drop=0., proj_bias=False):
super().init()

    # 设置每个头的维度和缩放因子self.head_dim = head_dimself.scale = head_dim ** -0.5# 计算头的数量self.num_heads = num_heads if num_heads else dim // head_dimif self.num_heads == 0:self.num_heads = 1# 计算注意力的总维度self.attention_dim = self.num_heads * self.head_dim# 定义Q、K、V的线性变换self.qkv = nn.Linear(dim, self.attention_dim * 3, bias=qkv_bias)self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop)  # 注意力的dropoutself.proj = nn.Linear(self.attention_dim, dim, bias=proj_bias)  # 输出的线性变换self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)  # 输出的dropoutdef forward(self, x):B, H, W, C = x.shape  # 获取输入的批次大小、高度、宽度和通道数N = H * W  # 计算总的像素数# 计算Q、K、Vqkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, self.head_dim).permute(2, 0, 3, 1, 4)q, k, v = qkv.unbind(0)  # 分离Q、K、V# 计算注意力权重attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale  # 计算点积注意力attn = attn.softmax(dim=-1)  # 归一化attn = self.attn_drop(attn)  # 应用dropout# 计算输出x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, H, W, self.attention_dim)  # 应用注意力权重x = self.proj(x)  # 线性变换x = self.proj_drop(x)  # 应用dropoutreturn x  # 返回输出

class MetaFormerBlock(nn.Module):
“”"
MetaFormer块的实现，包含自注意力和MLP。
“”"
def init(self, dim,
token_mixer=nn.Identity, mlp=Mlp,
norm_layer=partial(LayerNormWithoutBias, eps=1e-6),
drop=0., drop_path=0.,
layer_scale_init_value=None, res_scale_init_value=None):
super().init()

    # 归一化层self.norm1 = norm_layer(dim)# 令牌混合器self.token_mixer = token_mixer(dim=dim, drop=drop)# 路径丢弃self.drop_path1 = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()# 层缩放self.layer_scale1 = Scale(dim=dim, init_value=layer_scale_init_value) if layer_scale_init_value else nn.Identity()self.res_scale1 = Scale(dim=dim, init_value=res_scale_init_value) if res_scale_init_value else nn.Identity()# 第二个归一化层和MLPself.norm2 = norm_layer(dim)self.mlp = mlp(dim=dim, drop=drop)self.drop_path2 = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity()self.layer_scale2 = Scale(dim=dim, init_value=layer_scale_init_value) if layer_scale_init_value else nn.Identity()self.res_scale2 = Scale(dim=dim, init_value=res_scale_init_value) if res_scale_init_value else nn.Identity()def forward(self, x):# 输入数据的维度转换x = x.permute(0, 2, 3, 1)# 第一部分：归一化 -> 混合 -> 路径丢弃 -> 层缩放x = self.res_scale1(x) + \self.layer_scale1(self.drop_path1(self.token_mixer(self.norm1(x))))# 第二部分：归一化 -> MLP -> 路径丢弃 -> 层缩放x = self.res_scale2(x) + \self.layer_scale2(self.drop_path2(self.mlp(self.norm2(x))))return x.permute(0, 3, 1, 2)  # 返回输出并转换维度

代码核心部分解释：
MF_Attention 类实现了自注意力机制，主要通过计算输入的Q、K、V来获得注意力权重，并将其应用于值（V）上，最终输出经过线性变换和dropout的结果。
MetaFormerBlock 类实现了一个MetaFormer块，包含了自注意力和多层感知机（MLP）。它通过归一化、混合、路径丢弃和层缩放来处理输入数据，并在两个阶段中分别应用自注意力和MLP。
这个程序文件metaformer.py实现了一种名为MetaFormer的深度学习模型的多个组件，主要用于图像处理和计算机视觉任务。文件中使用了PyTorch库，定义了多个神经网络模块，以下是对这些模块的逐一说明。

首先，文件引入了一些必要的库，包括torch和torch.nn，以及一些函数和类，如partial、DropPath和to_2tuple。接着，定义了一些常用的模块，如Scale、SquaredReLU和StarReLU。Scale类用于对输入进行元素级别的缩放，SquaredReLU和StarReLU则是不同形式的激活函数，前者是对ReLU激活后的结果进行平方，后者则在ReLU的基础上加入了可学习的缩放和偏置。

接下来是MF_Attention类，它实现了标准的自注意力机制，通常用于Transformer模型中。该类通过线性变换生成查询、键和值，并计算注意力权重。注意力权重经过softmax处理后与值相乘，最终通过线性变换和dropout层输出结果。

RandomMixing类则实现了一种随机混合机制，通过一个随机矩阵对输入进行线性变换，增强模型的表达能力。

LayerNormGeneral类是一个通用的层归一化实现，支持不同的输入形状和归一化维度，允许用户选择是否使用缩放和偏置。LayerNormWithoutBias是一个优化版本，直接使用PyTorch的F.layer_norm函数，速度更快。

SepConv类实现了分离卷积，结合了逐点卷积和深度卷积的优点，通常用于减少参数量和计算量。Pooling类实现了一种特定的池化操作，返回输入与池化结果的差异。

Mlp类实现了多层感知机（MLP），包括两个线性层和激活函数，通常用于特征转换。ConvolutionalGLU类实现了一种卷积门控线性单元（GLU），结合了卷积和门控机制。

MetaFormerBlock和MetaFormerCGLUBlock类实现了MetaFormer的基本构建块。前者使用标准的MLP作为混合器，后者则使用卷积GLU。两个类都包含层归一化、残差连接和drop path机制，以增强模型的训练稳定性和性能。

总体来说，这个文件定义了一系列模块，旨在构建灵活且高效的MetaFormer模型，适用于各种计算机视觉任务。每个模块都经过精心设计，以便在不同的网络架构中进行组合和使用。

10.3 pkinet.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分：

import math
import torch
import torch.nn as nn

定义DropPath类，用于随机丢弃路径（随机深度），通常用于残差块的主路径中

class DropPath(nn.Module):
“”“Drop paths (Stochastic Depth) per sample.”“”
def init(self, drop_prob: float = 0.1):
super().init()
self.drop_prob = drop_prob # 丢弃概率

def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:# 如果丢弃概率为0或不在训练模式下，直接返回输入if self.drop_prob == 0. or not self.training:return xkeep_prob = 1 - self.drop_probshape = (x.shape[0], ) + (1, ) * (x.ndim - 1)  # 处理不同维度的张量random_tensor = keep_prob + torch.rand(shape, dtype=x.dtype, device=x.device)output = x.div(keep_prob) * random_tensor.floor()  # 应用丢弃return output

定义一个简单的卷积模块

class ConvModule(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, norm_cfg=None, act_cfg=None):
super().init()
layers = []
layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding))
if norm_cfg:
layers.append(nn.BatchNorm2d(out_channels))
if act_cfg:
layers.append(getattr(nn, act_cfg[‘type’])())
self.conv = nn.Sequential(*layers)

def forward(self, x):return self.conv(x)

定义Poly Kernel Inception Block

class PKIBlock(nn.Module):
“”“Poly Kernel Inception Block”“”
def init(self, in_channels: int, out_channels: int):
super().init()
self.pre_conv = ConvModule(in_channels, out_channels, kernel_size=1) # 预卷积
self.dw_conv = ConvModule(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1) # 深度卷积
self.pw_conv = ConvModule(out_channels, out_channels, kernel_size=1) # 点卷积

def forward(self, x):x = self.pre_conv(x)  # 先进行预卷积x = self.dw_conv(x)   # 深度卷积x = self.pw_conv(x)   # 点卷积return x

定义Poly Kernel Inception Network

class PKINet(nn.Module):
“”“Poly Kernel Inception Network”“”
def init(self):
super().init()
self.stem = ConvModule(3, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1) # Stem层
self.block = PKIBlock(32, 64) # 添加一个PKIBlock

def forward(self, x):x = self.stem(x)  # 通过Stem层x = self.block(x)  # 通过PKIBlockreturn x

创建模型实例

def PKINET_T():
return PKINet()

主程序入口

if name == ‘main’:
model = PKINET_T() # 实例化模型
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 创建输入张量
res = model(inputs) # 前向传播
print(res.size()) # 输出结果的尺寸
代码注释说明：
DropPath类：实现了随机丢弃路径的功能，通常用于深度学习模型中的残差块，以减少过拟合。
ConvModule类：封装了卷积层、批归一化和激活函数的组合，简化了卷积层的创建过程。
PKIBlock类：实现了一个多核的Inception模块，包含预卷积、深度卷积和点卷积。
PKINet类：构建了一个简单的多核Inception网络，包含Stem层和一个PKIBlock。
主程序入口：实例化模型并进行前向传播，输出结果的尺寸。
这个程序文件 pkinet.py 实现了一个名为 PKINet 的深度学习模型，主要用于计算机视觉任务。该模型的结构基于多种卷积模块和注意力机制，旨在提高图像处理的性能。以下是对代码的详细讲解。

首先，文件导入了一些必要的库，包括数学库、类型提示、PyTorch 及其神经网络模块。接着，它尝试导入一些来自 mmcv 和 mmengine 的模块，如果导入失败，则使用 PyTorch 的基础模块作为替代。

接下来，定义了一些辅助函数和类。drop_path 函数实现了随机深度（Stochastic Depth）技术，用于在训练期间随机丢弃某些路径，以提高模型的泛化能力。DropPath 类是对这个函数的封装，方便在模型中使用。

autopad 函数用于自动计算卷积的填充，以确保输出尺寸与输入尺寸一致。make_divisible 函数则用于确保通道数是某个值的倍数，以便于模型的兼容性和性能。

接下来定义了一些用于数据格式转换的类，如 BCHW2BHWC 和 BHWC2BCHW，它们用于在不同的张量维度之间进行转换。

GSiLU 类实现了一种激活函数，即全局 Sigmoid 门控线性单元，能够自适应地调整特征图的激活值。

CAA 类实现了上下文锚点注意力机制，旨在增强特征图的表达能力。ConvFFN 类则实现了一个多层感知机（MLP），使用卷积模块构建。

Stem 和 DownSamplingLayer 类分别实现了模型的初始层和下采样层，负责特征图的初步处理和尺寸缩小。

InceptionBottleneck 类实现了一个瓶颈结构，结合了多个卷积操作，以提取多尺度特征。PKIBlock 类则是一个多核的 Inception 模块，集成了上下文锚点注意力和前馈网络。

PKIStage 类将多个 PKIBlock 组合在一起，形成模型的一个阶段。最后，PKINet 类则是整个网络的主类，负责构建网络的不同阶段，并定义前向传播过程。

在 PKINet 的构造函数中，定义了不同的网络架构设置，并根据输入参数构建相应的网络层。模型的权重初始化也在此处进行。

最后，文件提供了三个函数 PKINET_T、PKINET_S 和 PKINET_B，分别用于创建不同规模的 PKINet 模型。在主程序中，创建了一个 PKINET_T 模型实例，并通过随机生成的输入张量进行前向传播，输出每个阶段的特征图尺寸。

总体而言，这个文件实现了一个复杂的深度学习模型，结合了多种先进的技术，旨在提升计算机视觉任务的性能。