【完整源码+数据集+部署教程】【零售和消费品＆家居用品】家庭门窗开闭状态安全监控系统源码＆数据集全套：改进yolo11-DCNV2
背景意义
随着智能家居技术的迅速发展，家庭安全监控系统逐渐成为现代家庭生活中不可或缺的一部分。传统的安全监控手段往往依赖于人工监控或简单的报警系统，难以实现实时、智能化的安全防护。近年来，基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型，因其高效性和准确性而受到广泛关注。YOLOv11作为该系列的最新版本，具有更快的检测速度和更高的精度，适合应用于家庭安全监控领域。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，开发一套家庭门窗开闭状态的安全监控系统。该系统将通过实时监测家庭门窗的状态，及时识别潜在的安全隐患，提升家庭安全防护能力。我们所使用的数据集包含5900张图像，涵盖了三类主要目标：门的开闭状态、窗户的开闭状态以及气体设备的开关状态。这些类别不仅包括门窗的开闭状态（door_closed、door_opened、window_closed、window_opened），还涉及到家庭日常生活中可能存在的安全隐患，如气体设备的开启与关闭（gas_turn_on、gas_turn_off）以及冰箱的状态（refrigerator_closed、refrigerator_opened）。通过对这些状态的监测，系统能够及时发出警报，防止意外事故的发生。
此外，家庭安全监控系统的智能化升级，不仅能够提升家庭成员的安全感，还能有效降低因人为疏忽而导致的财产损失。通过引入深度学习技术，我们期望能够实现更高效的监测与识别，推动家庭安全监控技术的进一步发展。因此，本研究不仅具有重要的理论意义，还有着广泛的实际应用前景，为智能家居的安全防护提供了新的解决方案。
图片效果
数据集信息
本项目所使用的数据集名为“Security-Detection”，旨在为改进YOLOv11的家庭门窗开闭状态安全监控系统提供强有力的支持。该数据集共包含9个类别，涵盖了家庭安全监控中常见的状态，具体包括“Fall_Detected”（跌倒检测）、“door_closed”（门关闭）、“door_opened”（门打开）、“gas_turn_off”（燃气关闭）、“gas_turn_on”（燃气开启）、“refrigerator_closed”（冰箱关闭）、“refrigerator_opened”（冰箱打开）、“window_closed”（窗户关闭）以及“window_opened”（窗户打开）。这些类别的设计充分考虑了家庭日常生活中的安全隐患，旨在通过智能监控系统及时识别和响应潜在的危险。
数据集中的每个类别均经过精心标注，确保模型在训练过程中能够准确学习到不同状态的特征。跌倒检测类别尤其重要，因为它直接关系到家庭成员的安全，尤其是老年人。门窗和燃气的状态监控则是家庭安全的基础，及时的状态变化检测能够有效预防事故的发生。冰箱的开闭状态监控不仅有助于食品安全，还能通过智能化管理提升家庭生活的便利性。
在数据集的构建过程中，考虑到了多样性和真实场景的复杂性，数据来源于不同的家庭环境，以确保模型的泛化能力。通过对这些状态的有效监测，改进后的YOLOv11模型将能够实时分析家庭环境的安全状况，提供及时的警报和反馈，从而大幅提升家庭安全防护的智能化水平。整体而言，“Security-Detection”数据集为本项目的成功实施奠定了坚实的基础，期待通过这一数据集的应用，推动家庭安全监控技术的进一步发展。
核心代码
以下是经过简化和注释的核心代码部分，保留了最重要的结构和功能：
import torch
import torch.nn as nn
from functools import partial
class Mlp(nn.Module):
“”" 多层感知机模块，包含两个卷积层和一个深度卷积层 “”"
def init(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):
super().init()
out_features = out_features or in_features # 输出特征数
hidden_features = hidden_features or in_features # 隐藏层特征数
self.fc1 = nn.Conv2d(in_features, hidden_features, 1) # 第一个卷积层
self.dwconv = DWConv(hidden_features) # 深度卷积层
self.act = act_layer() # 激活函数
self.fc2 = nn.Conv2d(hidden_features, out_features, 1) # 第二个卷积层
self.drop = nn.Dropout(drop) # Dropout层
def forward(self, x):x = self.fc1(x)x = self.dwconv(x)x = self.act(x)x = self.drop(x)x = self.fc2(x)x = self.drop(x)return x
class LSKblock(nn.Module):
“”" LSK模块，包含空间卷积和注意力机制 “”"
def init(self, dim):
super().init()
self.conv0 = nn.Conv2d(dim, dim, 5, padding=2, groups=dim) # 深度卷积
self.conv_spatial = nn.Conv2d(dim, dim, 7, stride=1, padding=9, groups=dim, dilation=3) # 空间卷积
self.conv1 = nn.Conv2d(dim, dim//2, 1) # 1x1卷积
self.conv2 = nn.Conv2d(dim, dim//2, 1) # 1x1卷积
self.conv_squeeze = nn.Conv2d(2, 2, 7, padding=3) # 压缩卷积
self.conv = nn.Conv2d(dim//2, dim, 1) # 1x1卷积
def forward(self, x): attn1 = self.conv0(x) # 通过深度卷积attn2 = self.conv_spatial(attn1) # 通过空间卷积attn1 = self.conv1(attn1) # 1x1卷积attn2 = self.conv2(attn2) # 1x1卷积attn = torch.cat([attn1, attn2], dim=1) # 拼接avg_attn = torch.mean(attn, dim=1, keepdim=True) # 平均注意力max_attn, _ = torch.max(attn, dim=1, keepdim=True) # 最大注意力agg = torch.cat([avg_attn, max_attn], dim=1) # 拼接平均和最大注意力sig = self.conv_squeeze(agg).sigmoid() # 压缩并激活attn = attn1 * sig[:,0,:,:].unsqueeze(1) + attn2 * sig[:,1,:,:].unsqueeze(1) # 加权组合attn = self.conv(attn) # 最终卷积return x * attn # 乘以输入
class Attention(nn.Module):
“”" 注意力模块 “”"
def init(self, d_model):
super().init()
self.proj_1 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 投影层
self.activation = nn.GELU() # 激活函数
self.spatial_gating_unit = LSKblock(d_model) # LSK模块
self.proj_2 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 投影层
def forward(self, x):shortcut = x.clone() # 残差连接x = self.proj_1(x)x = self.activation(x)x = self.spatial_gating_unit(x)x = self.proj_2(x)x = x + shortcut # 残差连接return x
class Block(nn.Module):
“”" 网络中的基本块，包含注意力和多层感知机 “”"
def init(self, dim, mlp_ratio=4., drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU):
super().init()
self.norm1 = nn.BatchNorm2d(dim) # 第一层归一化
self.norm2 = nn.BatchNorm2d(dim) # 第二层归一化
self.attn = Attention(dim) # 注意力模块
self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop) # MLP模块
def forward(self, x):x = x + self.attn(self.norm1(x)) # 注意力连接x = x + self.mlp(self.norm2(x)) # MLP连接return x
class OverlapPatchEmbed(nn.Module):
“”" 图像到补丁的嵌入 “”"
def init(self, img_size=224, patch_size=7, stride=4, in_chans=3, embed_dim=768):
super().init()
self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=stride, padding=(patch_size // 2)) # 卷积嵌入
self.norm = nn.BatchNorm2d(embed_dim) # 归一化层
def forward(self, x):x = self.proj(x) # 卷积嵌入x = self.norm(x) # 归一化return x
class LSKNet(nn.Module):
“”" LSK网络结构 “”"
def init(self, img_size=224, in_chans=3, embed_dims=[64, 128, 256, 512], depths=[3, 4, 6, 3]):
super().init()
self.num_stages = len(embed_dims) # 网络阶段数
for i in range(self.num_stages):patch_embed = OverlapPatchEmbed(img_size=img_size // (2 ** i), in_chans=in_chans if i == 0 else embed_dims[i - 1], embed_dim=embed_dims[i])block = nn.ModuleList([Block(dim=embed_dims[i]) for _ in range(depths[i])]) # 生成多个Blocknorm = nn.BatchNorm2d(embed_dims[i]) # 归一化层setattr(self, f"patch_embed{i + 1}", patch_embed) # 动态添加属性setattr(self, f"block{i + 1}", block)setattr(self, f"norm{i + 1}", norm)def forward(self, x):outs = []for i in range(self.num_stages):patch_embed = getattr(self, f"patch_embed{i + 1}")block = getattr(self, f"block{i + 1}")norm = getattr(self, f"norm{i + 1}")x = patch_embed(x) # 嵌入for blk in block:x = blk(x) # 通过每个Blockx = norm(x) # 归一化outs.append(x) # 保存输出return outs
class DWConv(nn.Module):
“”" 深度卷积模块 “”"
def init(self, dim=768):
super(DWConv, self).init()
self.dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, padding=1, groups=dim) # 深度卷积
def forward(self, x):return self.dwconv(x) # 直接返回深度卷积结果
def lsknet_t(weights=‘’):
“”" LSKNet的一个变体，加载权重 “”"
model = LSKNet(embed_dims=[32, 64, 160, 256], depths=[3, 3, 5, 2])
if weights:
model.load_state_dict(torch.load(weights)[‘state_dict’]) # 加载权重
return model
if name == ‘main’:
model = lsknet_t(‘lsk_t_backbone-2ef8a593.pth’) # 实例化模型
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
for i in model(inputs):
print(i.size()) # 打印输出尺寸
代码核心部分分析
Mlp: 实现了一个多层感知机，包含两个卷积层和一个深度卷积层，用于特征提取。
LSKblock: 通过深度卷积和空间卷积生成注意力特征，并结合平均和最大池化进行加权。
Attention: 通过残差连接和激活函数，结合LSK模块实现注意力机制。
Block: 组合了注意力模块和多层感知机，形成网络的基本构建块。
OverlapPatchEmbed: 将输入图像转换为补丁，进行特征嵌入。
LSKNet: 整体网络结构，包含多个阶段，每个阶段由嵌入层、多个Block和归一化层组成。
DWConv: 实现深度卷积，用于特征提取。
以上代码构成了一个深度学习模型的基础结构，适用于图像处理任务。
这个文件 lsknet.py 实现了一个名为 LSKNet 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。代码中使用了 PyTorch 框架，包含了多个模块和类，构成了整个网络的结构。
首先，文件引入了必要的库，包括 PyTorch 的核心模块和一些辅助函数。接着，定义了几个重要的类。Mlp 类实现了一个多层感知机结构，包含了卷积层、深度卷积层、激活函数（GELU）和 dropout 层。这个类的 forward 方法定义了前向传播的过程。
LSKblock 类是一个核心模块，主要实现了一种特定的注意力机制。它通过多个卷积层和激活函数对输入进行处理，并使用 sigmoid 函数生成的权重对输入进行加权，最终输出与输入相乘的结果。
Attention 类则封装了一个注意力机制，它首先通过卷积层对输入进行线性变换，然后经过激活函数和 LSKblock 处理，最后再通过一个卷积层输出结果。这个类的设计使得网络能够关注输入特征的不同部分。
Block 类是网络的基本构建块，结合了注意力机制和多层感知机。它使用了批归一化和 dropout 技术来提高模型的稳定性和泛化能力。每个 Block 由两个主要部分组成：注意力部分和 MLP 部分，二者通过残差连接相结合。
OverlapPatchEmbed 类负责将输入图像转换为补丁嵌入。它使用卷积层来提取特征，并进行归一化处理。这个过程将输入图像划分为多个小块，便于后续的处理。
LSKNet 类是整个模型的主类，负责构建网络的不同阶段。它根据输入的参数设置不同的嵌入维度、深度和其他超参数。模型的前向传播方法将输入逐层传递，并在每个阶段进行处理，最终输出多个特征图。
DWConv 类实现了深度卷积操作，主要用于 Mlp 类中。深度卷积是一种特殊的卷积方式，可以有效减少参数数量和计算量。
此外，文件中还定义了 update_weight 函数，用于更新模型的权重。lsknet_t 和 lsknet_s 函数则分别创建了两种不同配置的 LSKNet 模型，并可以加载预训练的权重。
最后，在文件的主程序部分，创建了一个 LSKNet 模型实例，并生成了一个随机输入进行测试，打印出每个输出的尺寸。这部分代码可以用于验证模型的构建是否正确。
整体来看，这个文件实现了一个复杂的图像处理模型，结合了多种深度学习技术，具有较强的灵活性和可扩展性。
10.2 fast_kan_conv.py
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
class RadialBasisFunction(nn.Module):
def init(self, grid_min: float = -2., grid_max: float = 2., num_grids: int = 8, denominator: float = None):
“”"
初始化径向基函数（RBF）模块。
参数：- grid_min: 网格的最小值- grid_max: 网格的最大值- num_grids: 网格的数量- denominator: 用于控制基函数平滑度的分母"""super().__init__()# 创建从 grid_min 到 grid_max 的线性空间grid = torch.linspace(grid_min, grid_max, num_grids)self.grid = torch.nn.Parameter(grid, requires_grad=False) # 将网格参数化，不需要梯度self.denominator = denominator or (grid_max - grid_min) / (num_grids - 1) # 计算分母def forward(self, x):"""前向传播，计算径向基函数的输出。参数：- x: 输入张量返回：- 经过径向基函数变换后的输出"""return torch.exp(-((x[..., None] - self.grid) / self.denominator) ** 2) # 计算RBF值
class FastKANConvNDLayer(nn.Module):
def init(self, conv_class, norm_class, input_dim, output_dim, kernel_size, groups=1, padding=0, stride=1, dilation=1, ndim: int = 2, grid_size=8, base_activation=nn.SiLU, grid_range=[-2, 2], dropout=0.0):
“”"
初始化FastKAN卷积层。
参数：- conv_class: 卷积层的类（如nn.Conv2d）- norm_class: 归一化层的类（如nn.InstanceNorm2d）- input_dim: 输入维度- output_dim: 输出维度- kernel_size: 卷积核大小- groups: 分组数- padding: 填充- stride: 步幅- dilation: 膨胀- ndim: 维度（1D, 2D, 3D）- grid_size: 网格大小- base_activation: 基础激活函数- grid_range: 网格范围- dropout: dropout比率"""super(FastKANConvNDLayer, self).__init__()self.inputdim = input_dimself.outdim = output_dimself.kernel_size = kernel_sizeself.padding = paddingself.stride = strideself.dilation = dilationself.groups = groupsself.ndim = ndimself.grid_size = grid_sizeself.base_activation = base_activation() # 实例化基础激活函数self.grid_range = grid_range# 验证分组参数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')# 创建基础卷积层和样条卷积层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.spline_conv = nn.ModuleList([conv_class(grid_size * input_dim // groups, output_dim // groups, kernel_size, stride, padding, dilation, groups=1, bias=False) for _ in range(groups)])# 创建归一化层self.layer_norm = nn.ModuleList([norm_class(output_dim // groups) for _ in range(groups)])# 初始化径向基函数self.rbf = RadialBasisFunction(grid_range[0], grid_range[1], grid_size)# 初始化dropout层self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) if dropout > 0 else None# 使用Kaiming均匀分布初始化卷积层权重for conv_layer in self.base_conv:nn.init.kaiming_uniform_(conv_layer.weight, nonlinearity='linear')for conv_layer in self.spline_conv:nn.init.kaiming_uniform_(conv_layer.weight, nonlinearity='linear')def forward_fast_kan(self, x, group_index):"""快速KAN前向传播，处理每个分组的输入。参数：- x: 输入张量- group_index: 当前处理的分组索引返回：- 输出张量"""# 应用基础激活函数并进行线性变换base_output = self.base_conv[group_index](self.base_activation(x))if self.dropout is not None:x = self.dropout(x) # 应用dropoutspline_basis = self.rbf(self.layer_norm[group_index](x)) # 计算样条基spline_basis = spline_basis.moveaxis(-1, 2).flatten(1, 2) # 调整维度以适应卷积层spline_output = self.spline_conv[group_index](spline_basis) # 计算样条卷积输出x = base_output + spline_output # 合并基础输出和样条输出return xdef forward(self, x):"""前向传播，处理所有分组的输入。参数：- x: 输入张量返回：- 输出张量"""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_fast_kan(_x.clone(), group_ind) # 处理每个分组output.append(y.clone())y = torch.cat(output, dim=1) # 合并所有分组的输出return y
代码核心部分说明：
RadialBasisFunction类：实现了径向基函数的计算，主要用于将输入映射到高维空间，以便于后续的卷积操作。
FastKANConvNDLayer类：实现了一个灵活的卷积层，支持多维卷积，结合了基础卷积和样条卷积，使用径向基函数来增强模型的表达能力。
前向传播方法：forward_fast_kan和forward方法实现了输入的处理逻辑，包括分组处理、激活函数应用、dropout、样条基计算和输出合并。
这个程序文件 fast_kan_conv.py 定义了一些用于快速卷积操作的神经网络层，主要包括径向基函数（Radial Basis Function）和多维卷积层（FastKANConvNDLayer），以及其一维、二维和三维的具体实现。
首先，RadialBasisFunction 类是一个自定义的神经网络模块，使用了径向基函数来生成平滑的基函数。它的构造函数接受最小和最大网格值、网格数量以及分母参数。网格值通过 torch.linspace 生成，并且被定义为不可训练的参数。forward 方法计算输入 x 和网格之间的距离，并返回经过指数函数处理的结果，这个结果可以用于后续的卷积操作。
接下来，FastKANConvNDLayer 类是一个多维卷积层的基类，支持一维、二维和三维卷积。它的构造函数接受多个参数，包括输入和输出维度、卷积核大小、分组数、填充、步幅、扩张、网格大小、基础激活函数、网格范围和丢弃率等。构造函数中会检查分组数的有效性，并确保输入和输出维度可以被分组数整除。然后，它初始化了基础卷积层、样条卷积层、层归一化层和径向基函数模块。根据提供的丢弃率，选择适当的丢弃层。权重初始化使用了 Kaiming 均匀分布，以便于训练的开始。
forward_fast_kan 方法是该类的核心部分，负责处理输入数据。它首先对输入应用基础激活函数，然后通过基础卷积层进行线性变换。接着，如果使用了丢弃层，则对输入进行丢弃处理。之后，计算样条基函数并通过样条卷积层得到输出，最后将基础卷积的输出和样条卷积的输出相加，返回最终结果。
forward 方法将输入数据按组进行分割，并对每个组调用 forward_fast_kan 方法，最后将所有组的输出拼接在一起。
接下来的三个类 FastKANConv3DLayer、FastKANConv2DLayer 和 FastKANConv1DLayer 分别继承自 FastKANConvNDLayer，并指定了卷积类型（3D、2D 和 1D）和归一化类型（实例归一化）。这些类的构造函数调用了基类的构造函数，并传递了适当的参数。
总体而言，这个程序文件实现了一种高效的卷积层，结合了径向基函数和多维卷积操作，适用于深度学习中的图像和信号处理任务。
10.3 test_selective_scan_easy.py
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.functional as F
def selective_scan_easy(us, dts, As, Bs, Cs, Ds, delta_bias=None, delta_softplus=False, return_last_state=False, chunksize=64):
“”"
选择性扫描函数，执行状态更新和输出计算。
参数：
us: 输入张量，形状为 (B, G * D, L)
dts: 时间增量张量，形状为 (B, G * D, L)
As: 状态转移矩阵，形状为 (G * D, N)
Bs: 影响输入的矩阵，形状为 (B, G, N, L)
Cs: 输出矩阵，形状为 (B, G, N, L)
Ds: 额外的输入影响，形状为 (G * D)
delta_bias: 可选的偏置，形状为 (G * D)
delta_softplus: 是否对 dts 应用 softplus
return_last_state: 是否返回最后的状态
chunksize: 处理的块大小返回：
输出张量和（可选的）最后状态
"""def selective_scan_chunk(us, dts, As, Bs, Cs, hprefix):"""处理每个块的选择性扫描。参数：us: 当前块的输入张量dts: 当前块的时间增量As: 状态转移矩阵Bs: 当前块的影响输入矩阵Cs: 当前块的输出矩阵hprefix: 前一个状态的输出返回：当前块的输出和更新后的状态"""ts = dts.cumsum(dim=0) # 计算时间增量的累积和Ats = torch.einsum("gdn,lbgd->lbgdn", As, ts).exp() # 计算状态转移的指数scale = 1 # 缩放因子rAts = Ats / scale # 归一化的状态转移duts = dts * us # 计算输入的影响dtBus = torch.einsum("lbgd,lbgn->lbgdn", duts, Bs) # 计算影响输入的影响hs_tmp = rAts * (dtBus / rAts).cumsum(dim=0) # 更新状态hs = hs_tmp + Ats * hprefix.unsqueeze(0) # 加上前一个状态ys = torch.einsum("lbgn,lbgdn->lbgd", Cs, hs) # 计算输出return ys, hs # 返回输出和更新后的状态# 数据类型设置
dtype = torch.float32
inp_dtype = us.dtype # 输入数据类型
has_D = Ds is not None # 检查是否有额外的输入影响
if chunksize < 1:chunksize = Bs.shape[-1] # 设置块大小# 处理输入数据
dts = dts.to(dtype)
if delta_bias is not None:dts = dts + delta_bias.view(1, -1, 1).to(dtype) # 应用偏置
if delta_softplus:dts = F.softplus(dts) # 应用 softplus# 处理维度
Bs = Bs.unsqueeze(1) if len(Bs.shape) == 3 else Bs
Cs = Cs.unsqueeze(1) if len(Cs.shape) == 3 else Cs
B, G, N, L = Bs.shape
us = us.view(B, G, -1, L).permute(3, 0, 1, 2).to(dtype)
dts = dts.view(B, G, -1, L).permute(3, 0, 1, 2).to(dtype)
As = As.view(G, -1, N).to(dtype)
Bs = Bs.permute(3, 0, 1, 2).to(dtype)
Cs = Cs.permute(3, 0, 1, 2).to(dtype)
Ds = Ds.view(G, -1).to(dtype) if has_D else None
D = As.shape[1] # 状态维度oys = [] # 输出列表
hprefix = us.new_zeros((B, G, D, N), dtype=dtype) # 初始化前一个状态
for i in range(0, L, chunksize):ys, hs = selective_scan_chunk(us[i:i + chunksize], dts[i:i + chunksize], As, Bs[i:i + chunksize], Cs[i:i + chunksize], hprefix, )oys.append(ys) # 收集输出hprefix = hs[-1] # 更新前一个状态oys = torch.cat(oys, dim=0) # 合并输出
if has_D:oys = oys + Ds * us # 添加额外的输入影响
oys = oys.permute(1, 2, 3, 0).view(B, -1, L) # 调整输出维度return oys.to(inp_dtype) if not return_last_state else (oys.to(inp_dtype), hprefix.view(B, G * D, N).float()) # 返回输出和状态
代码说明
函数定义：selective_scan_easy 是一个选择性扫描的函数，主要用于在给定输入和时间增量的情况下，计算输出和状态更新。
内部函数：selective_scan_chunk 用于处理每个块的计算，使用张量运算来更新状态和计算输出。
参数处理：函数首先处理输入参数，包括时间增量、状态转移矩阵等，并进行必要的维度调整。
输出计算：通过循环处理每个块，调用内部函数进行状态更新和输出计算，最后将结果合并并返回。
这个核心部分是实现选择性扫描的基础，涉及张量运算和状态更新的逻辑。
这个程序文件 test_selective_scan_easy.py 实现了一个名为 selective_scan_easy 的函数，该函数用于执行选择性扫描操作，通常用于序列数据的处理，尤其是在深度学习模型中。文件中包含了多个函数和类，主要功能是计算和反向传播，适用于 PyTorch 框架。
首先，文件导入了一些必要的库，包括 torch 和 pytest，并定义了一些常量和模式。selective_scan_easy 函数的输入包括多个张量（us, dts, As, Bs, Cs, Ds），这些张量代表了批量数据、时间步长、状态转移矩阵等。函数内部定义了一个嵌套函数 selective_scan_chunk，用于处理数据块的选择性扫描逻辑。
在 selective_scan_easy 函数中，首先对输入数据进行类型转换和形状调整，以确保它们符合后续计算的要求。接着，函数通过循环分块处理输入数据，调用 selective_scan_chunk 进行计算，最终将结果合并并返回。
SelectiveScanEasy 类是一个自定义的 PyTorch 自动求导函数，包含 forward 和 backward 方法。forward 方法实现了前向传播逻辑，计算输出和最后的状态；backward 方法实现了反向传播逻辑，计算梯度。该类支持混合精度计算，使用了 torch.cuda.amp.custom_fwd 和 torch.cuda.amp.custom_bwd 装饰器。
此外，文件还定义了多个版本的选择性扫描函数（如 selective_scan_easyv2 和 selective_scan_easyv3），这些版本在实现细节上有所不同，可能会针对不同的场景进行优化。
文件的最后部分是一个测试函数 test_selective_scan，使用 pytest 框架对选择性扫描函数进行单元测试。测试中使用了多种参数组合，验证了函数的正确性和性能。
总的来说，这个程序文件实现了一个高效的选择性扫描机制，适用于处理序列数据的深度学习任务，并通过测试确保了其功能的正确性。
10.4 mamba_yolo.py
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
from einops import rearrange
class LayerNorm2d(nn.Module):
“”"
2D层归一化模块
“”"
def init(self, normalized_shape, eps=1e-6, elementwise_affine=True):
super().init()
# 初始化LayerNorm，normalized_shape为归一化的形状
self.norm = nn.LayerNorm(normalized_shape, eps, elementwise_affine)
def forward(self, x):# 将输入x的形状从 (B, C, H, W) 转换为 (B, H, W, C)x = rearrange(x, 'b c h w -> b h w c').contiguous()# 应用LayerNormx = self.norm(x)# 将输出的形状转换回 (B, C, H, W)x = rearrange(x, 'b h w c -> b c h w').contiguous()return x
class CrossScan(torch.autograd.Function):
“”"
交叉扫描操作
“”"
@staticmethod
def forward(ctx, x: torch.Tensor):
B, C, H, W = x.shape
ctx.shape = (B, C, H, W)
# 创建一个新的张量，存储交叉扫描的结果
xs = x.new_empty((B, 4, C, H * W))
xs[:, 0] = x.flatten(2, 3) # 原始顺序
xs[:, 1] = x.transpose(dim0=2, dim1=3).flatten(2, 3) # 转置后的顺序
xs[:, 2:4] = torch.flip(xs[:, 0:2], dims=[-1]) # 翻转的顺序
return xs
@staticmethod
def backward(ctx, ys: torch.Tensor):B, C, H, W = ctx.shapeL = H * W# 计算反向传播的梯度ys = ys[:, 0:2] + ys[:, 2:4].flip(dims=[-1]).view(B, 2, -1, L)y = ys[:, 0] + ys[:, 1].view(B, -1, W, H).transpose(dim0=2, dim1=3).contiguous().view(B, -1, L)return y.view(B, -1, H, W)
class SelectiveScanCore(torch.autograd.Function):
“”"
选择性扫描核心操作
“”"
@staticmethod
@torch.cuda.amp.custom_fwd
def forward(ctx, u, delta, A, B, C, D=None, delta_bias=None, delta_softplus=False, nrows=1, backnrows=1):
# 确保输入是连续的
if u.stride(-1) != 1:
u = u.contiguous()
if delta.stride(-1) != 1:
delta = delta.contiguous()
if D is not None and D.stride(-1) != 1:
D = D.contiguous()
if B.stride(-1) != 1:
B = B.contiguous()
if C.stride(-1) != 1:
C = C.contiguous()
# 处理输入的维度if B.dim() == 3:B = B.unsqueeze(dim=1)ctx.squeeze_B = Trueif C.dim() == 3:C = C.unsqueeze(dim=1)ctx.squeeze_C = True# 选择性扫描的前向操作out, x, *rest = selective_scan_cuda_core.fwd(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, delta_softplus, 1)ctx.save_for_backward(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x)return out@staticmethod
@torch.cuda.amp.custom_bwd
def backward(ctx, dout, *args):u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x = ctx.saved_tensorsif dout.stride(-1) != 1:dout = dout.contiguous()# 选择性扫描的反向操作du, ddelta, dA, dB, dC, dD, ddelta_bias, *rest = selective_scan_cuda_core.bwd(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, dout, x, ctx.delta_softplus, 1)return (du, ddelta, dA, dB, dC, dD, ddelta_bias, None, None, None, None)
def cross_selective_scan(x: torch.Tensor, x_proj_weight: torch.Tensor, dt_projs_weight: torch.Tensor, A_logs: torch.Tensor, Ds: torch.Tensor, out_norm: torch.nn.Module = None):
“”"
交叉选择性扫描操作
“”"
B, D, H, W = x.shape
D, N = A_logs.shape
K, D, R = dt_projs_weight.shape
L = H * W
# 进行交叉扫描
xs = CrossScan.apply(x)# 进行权重投影
x_dbl = torch.einsum("b k d l, k c d -> b k c l", xs, x_proj_weight)
dts, Bs, Cs = torch.split(x_dbl, [R, N, N], dim=2)
dts = torch.einsum("b k r l, k d r -> b k d l", dts, dt_projs_weight)# HiPPO矩阵
As = -torch.exp(A_logs.to(torch.float)) # (k * c, d_state)
Bs = Bs.contiguous()
Cs = Cs.contiguous()
Ds = Ds.to(torch.float) # (K * c)# 选择性扫描
ys: torch.Tensor = SelectiveScanCore.apply(xs, dts, As, Bs, Cs, Ds)
return ys
class SS2D(nn.Module):
“”"
2D选择性扫描模块
“”"
def init(self, d_model=96, d_state=16, ssm_ratio=2.0, ssm_rank_ratio=2.0):
super().init()
self.d_model = d_model
self.d_state = d_state
self.ssm_ratio = ssm_ratio
self.ssm_rank_ratio = ssm_rank_ratio
# 输入投影层self.in_proj = nn.Conv2d(d_model, int(ssm_ratio * d_model), kernel_size=1)# 输出投影层self.out_proj = nn.Conv2d(int(ssm_ratio * d_model), d_model, kernel_size=1)def forward(self, x: torch.Tensor):# 前向传播x = self.in_proj(x)x = cross_selective_scan(x, self.x_proj_weight, self.dt_projs_weight, self.A_logs, self.Ds)x = self.out_proj(x)return x
class VSSBlock_YOLO(nn.Module):
“”"
YOLO模型中的VSSBlock模块
“”"
def init(self, in_channels: int, hidden_dim: int):
super().init()
self.proj_conv = nn.Conv2d(in_channels, hidden_dim, kernel_size=1)
self.ss2d = SS2D(d_model=hidden_dim)
def forward(self, input: torch.Tensor):input = self.proj_conv(input) # 投影x = self.ss2d(input) # 选择性扫描return x
代码说明
LayerNorm2d: 实现了2D层归一化，适用于图像数据。
CrossScan: 实现了交叉扫描操作，前向传播和反向传播均定义。
SelectiveScanCore: 实现了选择性扫描的核心功能，包含前向和反向传播。
cross_selective_scan: 结合交叉扫描和选择性扫描的操作。
SS2D: 2D选择性扫描模块，包含输入和输出投影层。
VSSBlock_YOLO: YOLO模型中的VSSBlock模块，整合了投影和选择性扫描。
这些模块和功能构成了深度学习模型中的关键部分，尤其是在处理图像数据时。
这个程序文件 mamba_yolo.py 是一个用于实现 YOLO（You Only Look Once）目标检测模型的 PyTorch 代码。文件中定义了多个类和函数，主要用于构建模型的不同模块，包括层归一化、卷积、选择性扫描等。以下是对代码的详细说明。
首先，文件导入了一些必要的库，包括 torch、math、functools 和 torch.nn 等，后者用于构建神经网络层。还使用了 einops 库来进行张量的重排和重复操作，timm.layers 中的 DropPath 用于实现随机丢弃路径的功能。
接下来，定义了一个 LayerNorm2d 类，它是对二维数据进行层归一化的实现。其 forward 方法将输入张量的维度从 (batch, channels, height, width) 转换为 (batch, height, width, channels)，然后进行归一化处理，最后再转换回原来的维度。
autopad 函数用于根据卷积核的大小自动计算填充量，以确保输出形状与输入形状相同。
接下来的 CrossScan 和 CrossMerge 类实现了交叉扫描和交叉合并的功能，这些操作对于处理特征图的不同维度和方向非常重要。它们的 forward 和 backward 方法定义了前向传播和反向传播的计算过程。
SelectiveScanCore 类实现了选择性扫描的核心功能，提供了前向和反向传播的计算方法。选择性扫描是一种高效的计算方法，用于处理序列数据。
cross_selective_scan 函数是一个高层次的接口，用于执行选择性扫描操作，接受多个输入参数并返回处理后的输出。
SS2D 类是一个主要的模块，结合了选择性扫描和卷积操作。它的构造函数定义了多个参数，包括模型的维度、状态维度、卷积层的参数等。forward 方法实现了前向传播的逻辑，结合了输入投影、卷积和选择性扫描的操作。
RGBlock 和 LSBlock 类实现了残差块和层次块的功能，分别用于构建模型的不同部分。它们包含了卷积层、激活函数和丢弃层。
XSSBlock 和 VSSBlock_YOLO 类是 YOLO 模型的关键模块，结合了多个子模块以实现复杂的特征提取和处理。它们的构造函数中定义了输入和输出的维度、激活函数、丢弃率等参数，并在 forward 方法中实现了具体的前向传播逻辑。
SimpleStem 类是模型的输入处理模块，负责将输入图像通过卷积层进行特征提取。
最后，VisionClueMerge 类用于合并不同特征图的输出，以便于后续的处理。
整体来看，这个文件实现了一个复杂的神经网络结构，结合了多种技术以提高目标检测的性能。通过使用选择性扫描、残差连接和多种卷积操作，模型能够有效地提取和处理图像特征。
注意：由于此博客编辑较早，上面“10.YOLOv11核心改进源码讲解”中部分代码可能会优化升级，仅供参考学习，以“11.完整训练+Web前端界面+200+种全套创新点源码、数据集获取”的内容为准。
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