【完整源码+数据集+部署教程】【制造业＆盒子】食品物品检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-MultiSEAMHead
背景意义
随着全球食品安全问题的日益严重，食品物品的检测与识别成为了现代社会亟待解决的重要课题。食品安全不仅关乎消费者的健康与安全，也直接影响到食品产业的可持续发展。因此，开发高效、准确的食品物品检测系统显得尤为重要。近年来，深度学习技术的迅猛发展为物体检测领域带来了新的机遇，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效性和实时性而受到广泛关注。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处理速度，为食品物品的自动检测提供了新的可能性。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的食品物品检测系统。所使用的数据集包含1300张图像，涵盖了多种食品类别，如水果、饮料、零食等。这些类别的多样性为模型的训练提供了丰富的样本，有助于提高检测的准确性和鲁棒性。通过对数据集的深入分析与处理，结合YOLOv11的先进算法，我们期望能够实现对不同食品物品的快速、准确识别，从而为食品安全监测、智能购物等应用场景提供技术支持。
此外，改进YOLOv11模型的研究不仅能够推动食品物品检测技术的发展，还能为其他领域的物体检测提供借鉴。通过不断优化算法和模型结构，我们希望能够在提高检测精度的同时，降低计算资源的消耗，使得该系统能够在移动设备和边缘计算环境中高效运行。这一研究不仅具有重要的学术价值，也将为实际应用提供切实可行的解决方案，推动食品安全管理的智能化进程。
图片效果
数据集信息
本项目所使用的数据集名为“MIS326”，其主要目的是为改进YOLOv11的食品物品检测系统提供高质量的训练数据。该数据集包含38个不同的类别，涵盖了广泛的食品物品，旨在提升模型在实际应用中的识别能力和准确性。具体类别包括常见的水果如苹果、香蕉、葡萄、橙子和西瓜等，以及多种包装食品，如袋装面条、盒装饼干、罐装饮料等。此外，数据集中还包含一些特定的食品项目，如蛋卷、火龙果和各种口味的零食，确保模型能够适应多样化的食品种类。
数据集的构建过程中，采用了多样化的拍摄环境和角度，以模拟实际生活中食品物品的不同展示方式。这种多样性不仅增强了数据集的代表性，还提高了模型在不同场景下的泛化能力。每个类别的样本数量经过精心设计，以确保在训练过程中模型能够充分学习到每种食品的特征，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
在数据集的标注过程中，采用了严格的标准，确保每个图像的标注信息准确无误。这样的高质量标注为后续的模型训练提供了坚实的基础，使得YOLOv11能够在面对复杂的食品物品检测任务时，表现出更优异的性能。通过对“MIS326”数据集的深入研究与应用，我们期望能够推动食品物品检测技术的发展，为智能零售、自动化仓储等领域提供更为精准的解决方案。
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
import numpy as np
class Mlp(nn.Module):
“”" 多层感知机 (MLP) 模块。 “”"
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 # 输出特征数默认为输入特征数hidden_features = hidden_features or in_features # 隐藏层特征数默认为输入特征数self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features) # 第一层线性变换self.act = act_layer() # 激活函数self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) # 第二层线性变换self.drop = nn.Dropout(drop) # Dropout层def forward(self, x):""" 前向传播函数。 """x = self.fc1(x) # 线性变换x = self.act(x) # 激活x = self.drop(x) # Dropoutx = self.fc2(x) # 线性变换x = self.drop(x) # Dropoutreturn x
class WindowAttention(nn.Module):
“”" 基于窗口的多头自注意力 (W-MSA) 模块。 “”"
def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, attn_drop=0., proj_drop=0.):super().__init__()self.dim = dim # 输入通道数self.window_size = window_size # 窗口大小self.num_heads = num_heads # 注意力头数head_dim = dim // num_heads # 每个头的维度self.scale = head_dim ** -0.5 # 缩放因子# 定义相对位置偏置参数表self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads))# 计算相对位置索引coords_h = torch.arange(self.window_size[0])coords_w = torch.arange(self.window_size[1])coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) # 生成坐标网格coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 展平坐标relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :] # 计算相对坐标relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous() # 重新排列维度relative_coords[:, :, 0] += self.window_size[0] - 1 # 偏移relative_coords[:, :, 1] += self.window_size[1] - 1relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.window_size[1] - 1relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # 计算相对位置索引self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index) # 注册为缓冲区self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) # 线性变换用于生成Q, K, Vself.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) # 注意力的Dropout层self.proj = nn.Linear(dim, dim) # 输出线性变换self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) # 输出的Dropout层self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) # Softmax层def forward(self, x, mask=None):""" 前向传播函数。 """B_, N, C = x.shape # B_: 批量大小, N: 窗口内的token数量, C: 通道数qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # 分离Q, K, Vq = q * self.scale # 缩放Qattn = (q @ k.transpose(-2, -1)) # 计算注意力分数# 添加相对位置偏置relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view(self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1)relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # 重新排列维度attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) # 加入偏置attn = self.softmax(attn) # Softmax归一化attn = self.attn_drop(attn) # Dropoutx = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B_, N, C) # 计算输出x = self.proj(x) # 输出线性变换x = self.proj_drop(x) # Dropoutreturn x
class SwinTransformer(nn.Module):
“”" Swin Transformer 主体。 “”"
def __init__(self, depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24], embed_dim=96):super().__init__()self.embed_dim = embed_dim # 嵌入维度self.layers = nn.ModuleList() # 存储各层# 构建各层for i_layer in range(len(depths)):layer = BasicLayer(dim=int(embed_dim * 2 ** i_layer),depth=depths[i_layer],num_heads=num_heads[i_layer],window_size=7, # 窗口大小mlp_ratio=4., # MLP比率qkv_bias=True, # 使用偏置drop=0., # Dropout率attn_drop=0., # 注意力Dropout率norm_layer=nn.LayerNorm, # 归一化层downsample=PatchMerging if (i_layer < len(depths) - 1) else None) # 下采样层self.layers.append(layer) # 添加层def forward(self, x):""" 前向传播函数。 """for layer in self.layers:x, _, _, _, _, _ = layer(x, x.size(1), x.size(2)) # 逐层前向传播return x # 返回最终输出
主要组件说明：
Mlp：实现了一个简单的多层感知机，包含两个线性层和激活函数。
WindowAttention：实现了窗口自注意力机制，支持相对位置偏置。
SwinTransformer：构建了Swin Transformer的整体结构，包含多个基本层（BasicLayer），每层使用窗口自注意力机制。
这些组件共同构成了Swin Transformer的核心功能，能够有效地处理图像数据并进行特征提取。
这个程序文件实现了Swin Transformer模型的构建，Swin Transformer是一种用于计算机视觉任务的层次化视觉Transformer模型。代码中定义了多个类和函数，以便于构建和使用该模型。
首先，程序导入了必要的库，包括PyTorch和一些用于构建神经网络的模块。接着，定义了一个名为Mlp的类，它实现了一个多层感知机（MLP），包含两个线性层和一个激活函数（默认为GELU），并在每个线性层后应用了Dropout。
接下来，定义了两个函数window_partition和window_reverse，用于将输入特征分割成窗口和将窗口合并回原始特征。这是Swin Transformer中处理局部信息的关键步骤。
然后，定义了WindowAttention类，它实现了基于窗口的多头自注意力机制（W-MSA），支持相对位置偏置。该类在前向传播中计算查询、键、值，并应用相对位置偏置，最后通过softmax计算注意力权重。
SwinTransformerBlock类实现了Swin Transformer的基本模块，包含一个窗口注意力层和一个MLP。它支持循环移位（shifted window attention），以增强模型对局部上下文的捕捉能力。
PatchMerging类用于将特征图的补丁合并，减少特征图的分辨率。BasicLayer类则构建了一个Swin Transformer的基本层，包含多个Swin Transformer块，并在必要时进行下采样。
PatchEmbed类将输入图像划分为补丁并进行嵌入，使用卷积层实现。SwinTransformer类是整个模型的核心，负责构建各个层次的Transformer，并在前向传播中处理输入数据。
最后，定义了一个update_weight函数，用于更新模型的权重，并提供了一个SwinTransformer_Tiny函数，用于创建一个小型的Swin Transformer模型实例，支持加载预训练权重。
整体而言，这个程序文件通过模块化的设计，清晰地实现了Swin Transformer的各个组成部分，便于后续的训练和应用。
10.3 dynamic_snake_conv.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 …modules.conv import Conv
all = [‘DySnakeConv’]
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
# 定义两种类型的动态蛇形卷积（沿x轴和y轴）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) # 创建DSC对象deformed_feature = dsc.deform_conv(f, offset, self.if_offset) # 进行可变形卷积# 根据形态选择相应的卷积操作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) # 激活函数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) # 计算坐标映射deformed_feature = self._bilinear_interpolate_3D(input, y, x) # 双线性插值return deformed_featuredef _coordinate_map_3D(self, offset, if_offset):# 计算3D坐标映射# 省略具体实现细节passdef _bilinear_interpolate_3D(self, input_feature, y, x):# 进行3D双线性插值# 省略具体实现细节pass
代码核心部分解释：
DySnakeConv：这是一个包含多个卷积层的神经网络模块，主要用于实现动态蛇形卷积。
DSConv：实现动态蛇形卷积的具体逻辑，包括计算偏移、进行卷积等。
DSC：负责处理坐标映射和插值的类，提供了可变形卷积的基础操作。
主要功能：
通过动态蛇形卷积实现对输入特征图的变形卷积操作，增强模型对形状变化的适应能力。
这个程序文件 dynamic_snake_conv.py 实现了一个动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）模块，主要用于深度学习中的卷积操作。文件中定义了两个主要的类：DySnakeConv 和 DSConv，以及一个辅助类 DSC，它们共同实现了动态卷积的功能。
首先，DySnakeConv 类是一个卷积神经网络模块的子类。它的构造函数接受输入通道数 inc、输出通道数 ouc 和卷积核大小 k。在初始化时，DySnakeConv 创建了三个卷积层：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。forward 方法接收输入 x，并将三个卷积的输出在通道维度上进行拼接，返回拼接后的结果。
接下来，DSConv 类实现了动态蛇形卷积的具体逻辑。它的构造函数中定义了多个参数，包括输入和输出通道数、卷积核大小、形态参数 morph（用于指定卷积核的形态）以及是否使用偏移量 if_offset。在 forward 方法中，首先通过一个卷积层 offset_conv 计算出偏移量，然后利用 DSC 类生成坐标图，并通过双线性插值方法得到变形后的特征图。根据 morph 的值，选择不同的卷积操作，最后经过归一化和激活函数处理后返回结果。
DSC 类是实现动态卷积的核心，负责生成坐标图和进行双线性插值。它的构造函数接收输入特征图的形状、卷积核大小、扩展范围和形态参数。在 _coordinate_map_3D 方法中，根据偏移量生成新的坐标图，支持不同的形态。_bilinear_interpolate_3D 方法则实现了双线性插值，计算出变形后的特征图。
总体而言，这个文件实现了一个灵活且强大的动态卷积模块，能够根据输入特征图的特征自适应地调整卷积核的位置和形状，从而提高卷积神经网络在图像处理任务中的表现。
10.4 rep_block.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要保留了 DiverseBranchBlock 类及其相关函数的实现。代码中包含了详细的中文注释，以帮助理解每个部分的功能。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
def transI_fusebn(kernel, bn):
“”"
将卷积核和批归一化层的参数融合
:param kernel: 卷积核
:param bn: 批归一化层
:return: 融合后的卷积核和偏置
“”"
gamma = bn.weight # 获取缩放因子
std = (bn.running_var + bn.eps).sqrt() # 计算标准差
# 融合卷积核和批归一化参数
return kernel * ((gamma / std).reshape(-1, 1, 1, 1)), bn.bias - bn.running_mean * gamma / std
class DiverseBranchBlock(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size,
stride=1, padding=None, dilation=1, groups=1):
“”"
多分支卷积块的构造函数
:param in_channels: 输入通道数
:param out_channels: 输出通道数
:param kernel_size: 卷积核大小
:param stride: 步幅
:param padding: 填充
:param dilation: 膨胀
:param groups: 分组卷积的组数
“”"
super(DiverseBranchBlock, self).init()
# 计算填充if padding is None:padding = kernel_size // 2assert padding == kernel_size // 2# 定义原始卷积和批归一化self.dbb_origin = self.conv_bn(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups)# 定义平均池化分支self.dbb_avg = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=groups, bias=False),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.AvgPool2d(kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=0))# 定义1x1卷积分支self.dbb_1x1_kxk = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=0, groups=groups, bias=False),nn.BatchNorm2d(out_channels))def conv_bn(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups):"""创建卷积和批归一化的组合层:param in_channels: 输入通道数:param out_channels: 输出通道数:param kernel_size: 卷积核大小:param stride: 步幅:param padding: 填充:param dilation: 膨胀:param groups: 分组卷积的组数:return: 包含卷积和批归一化的序列"""conv_layer = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=False)bn_layer = nn.BatchNorm2d(out_channels)return nn.Sequential(conv_layer, bn_layer)def forward(self, inputs):"""前向传播:param inputs: 输入张量:return: 输出张量"""out = self.dbb_origin(inputs) # 原始卷积输出out += self.dbb_avg(inputs) # 加上平均池化分支的输出out += self.dbb_1x1_kxk(inputs) # 加上1x1卷积分支的输出return out # 返回最终输出
其他类和函数可以根据需要添加，但这里保留了核心部分
代码说明：
transI_fusebn: 该函数用于将卷积层和批归一化层的参数融合，输出融合后的卷积核和偏置。
DiverseBranchBlock: 这是一个多分支卷积块，包含多个分支（原始卷积、平均池化和1x1卷积）。
init: 构造函数，初始化各个分支的卷积和批归一化层。
conv_bn: 创建卷积和批归一化的组合层。
forward: 定义前向传播过程，计算各个分支的输出并相加。
该代码片段提供了一个基础的多分支卷积块的实现，适用于深度学习模型中的特征提取。
这个程序文件 rep_block.py 定义了一些用于构建神经网络中多样化分支块的类和函数，主要用于实现卷积操作和批归一化的组合，特别是在深度学习模型中。
首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 和 NumPy。接着，定义了一些用于卷积和批归一化的转换函数。这些函数的作用包括融合卷积核和批归一化的权重、计算不同类型卷积的组合等。
接下来，定义了几个类，其中最重要的是 DiverseBranchBlock、WideDiverseBranchBlock 和 DeepDiverseBranchBlock。这些类实现了不同的卷积块，允许在同一层中使用多种卷积操作。具体来说，DiverseBranchBlock 类实现了一个包含多个分支的卷积块，每个分支可以使用不同的卷积核和操作。它的构造函数接受输入通道数、输出通道数、卷积核大小等参数，并根据这些参数初始化相应的卷积层和批归一化层。
DiverseBranchBlock 类中的 forward 方法定义了前向传播的逻辑，它会将输入数据通过多个分支进行处理，并将结果相加。该类还提供了一个 switch_to_deploy 方法，用于在推理阶段将多个卷积层合并为一个卷积层，以提高计算效率。
WideDiverseBranchBlock 类扩展了 DiverseBranchBlock，增加了对水平和垂直卷积的支持。它通过在前向传播中同时执行水平和垂直卷积来增强特征提取能力。
DeepDiverseBranchBlock 类则进一步扩展了这些功能，允许在更深的网络结构中使用多样化的卷积操作。
此外，文件中还定义了一些辅助类，如 IdentityBasedConv1x1 和 BNAndPadLayer，它们分别实现了带有身份映射的 1x1 卷积和带有填充的批归一化层。这些类在构建复杂的卷积块时提供了灵活性和可重用性。
总的来说，这个文件提供了一种灵活的方式来构建复杂的卷积神经网络结构，允许在同一层中结合多种卷积操作，以提高模型的表达能力和性能。
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