改进yolo11-ASF-P2等200+全套创新点大全：航拍图油罐检测系统源码＆数据集全套
1.图片效果展示
注意：由于项目一直在更新迭代，上面"1.图片效果展示"和"2.视频效果展示"展示的系统图片或者视频可能为老版本，新版本在老版本的基础上升级如下：（实际效果以升级的新版本为准）
（1）适配了YOLOV11的"目标检测"模型和"实例分割"模型，通过加载相应的权重（.pt）文件即可自适应加载模型。
（2）支持"图片识别"、"视频识别"、"摄像头实时识别"三种识别模式。
（3）支持"图片识别"、"视频识别"、"摄像头实时识别"三种识别结果保存导出，解决手动导出（容易卡顿出现爆内存）存在的问题，识别完自动保存结果并导出到tempDir中。
（4）支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改。
另外本项目提供训练的数据集和训练教程,暂不提供权重文件（best.pt）,需要您按照教程进行训练后实现图片演示和Web前端界面演示的效果。
2.视频效果展示
3.背景
项目来源 人工智能促进会 2024.10.20
研究背景与意义
随着城市化进程的加快，油罐作为重要的能源储存设施，其安全性和监测需求日益凸显。传统的油罐检测方法多依赖人工巡检，效率低下且容易受到人为因素的影响，难以满足现代化管理的需求。因此，基于计算机视觉和深度学习技术的自动化检测系统应运而生，成为提升油罐监测效率的重要手段。近年来，YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法因其高效性和实时性，广泛应用于各类目标检测任务中，尤其是在复杂环境下的图像处理方面表现突出。
本研究旨在基于改进的YOLOv11算法，构建一个高效的航拍图油罐检测系统。我们选用的"2020 Tanks 360"数据集包含352幅图像，涵盖了四种油罐类别（AB、DT、FAT、FXT），为模型的训练和测试提供了丰富的样本。这一数据集的多样性和代表性，使得模型能够在不同场景下进行有效的油罐识别和分类。通过对YOLOv11算法的改进，我们期望在提升检测精度的同时，减少计算资源的消耗，以实现实时监测的目标。
此外，航拍技术的应用为油罐检测提供了全新的视角，能够有效克服地面视角下的遮挡和视野限制，提升检测的全面性和准确性。随着无人机技术的不断发展，结合深度学习的油罐检测系统不仅能够提高检测效率，还能在一定程度上降低人力成本，提升油罐管理的智能化水平。因此，本研究不仅具有重要的理论意义，也为实际应用提供了切实可行的解决方案，推动油气行业的数字化转型与智能化发展。
4.数据集信息展示
4.1 本项目数据集详细数据（类别数＆类别名）
nc: 4
names: ['AB', 'DT', 'FAT', 'FXT']
该项目为【目标检测】数据集，请在【训练教程和Web端加载模型教程（第三步）】这一步的时候按照【目标检测】部分的教程来训练
4.2 本项目数据集信息介绍
本项目数据集信息介绍
本项目所使用的数据集名为"2020 Tanks 360"，旨在为改进YOLOv11的航拍图油罐检测系统提供丰富的训练数据。该数据集包含四个主要类别，分别为AB、DT、FAT和FXT，这些类别涵盖了不同类型的油罐，具有显著的特征差异。通过对这些类别的深入分析和标注，我们能够有效地训练模型，使其在复杂的航拍场景中准确识别和分类油罐。
"2020 Tanks 360"数据集的构建基于多种航拍图像，这些图像来源于不同的地理位置和环境条件，确保了数据集的多样性和广泛性。每个类别的样本数量经过精心设计，以保证模型在训练过程中能够充分学习到每个类别的特征，同时避免过拟合现象的发生。数据集中不仅包含了清晰的油罐图像，还包括了在不同光照、天气和视角下拍摄的样本，进一步增强了模型的鲁棒性。
此外，数据集还配备了详细的标注信息，包括每个油罐的边界框和类别标签，这为YOLOv11的训练提供了必要的监督信号。通过使用"2020 Tanks 360"数据集，我们期望能够显著提升航拍图像中油罐检测的准确性和效率，为相关领域的应用提供更为可靠的技术支持。随着模型的不断优化，我们相信这一数据集将为未来的油罐检测系统奠定坚实的基础，并推动相关研究的深入发展。
5.全套项目环境部署视频教程（零基础手把手教学）
5.1 所需软件PyCharm和Anaconda安装教程（第一步）
5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程（第二步）
6.改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（零基础手把手教学）
6.1 改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（第三步）
按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集，运行train.py即可开始训练
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size
1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s]
all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size
2/200 20.8G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00, 1.04s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00, 2.95it/s]
all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size
3/200 20.8G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00, 1.29it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:52<00:00, 4.04it/s]
all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.0845
项目数据集下载链接
7.原始YOLOv11算法讲解
其实到了YOLOV11 基本创新点就不太多了，主要就是大家互相排列组合复用不同的网络模块、损失函数和样本匹配策略，需要注意YOLO V5、V8 V11
都是1个公司的，其余的个人建议看看V6美团的，剩下的了解就好。
V11支持多种视觉任务：物体检测、实例分割、图像分类、姿态估计和定向物体检测（OBB）。
YOLOv11
基本和YOLOV8同源，甚至git目前都是1个，部分代码注释还是YOLOV8的，所以建议先看我写的YOLOV8相关博客，对比YOLOV8主要涉及到：
*backbone 中的使用C2f模块 变为 c3k2 模块。
*backbone 中的最后一层（sppf层）后增加了C2PSA模块。
*head 解耦头中的分类检测头两个Conv 变为 DWConv。
整体技术而言：
*backbone 使用了C2K2模块+最后SPPF模块级联C2PSA模块；
*neck 使用PAN结构，并且里面也使用C3K2模块；
*head使用了anchor-free + Decoupled-head，其中回归头使用正常的卷积，分类头使用DWConv；
*损失函数使用了分类BCE、回归CIOU + VFL的组合；
*框匹配策略由静态匹配改为了Task-Aligned Assigner匹配方式；
*训练策略没有提及，其中YOLOV8可以参考如下最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作、训练总 epoch 数从 300 提升到了 500。
主要思路
配置文件：ultralytics/ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml at main ·
ultralytics/ultralytics ·
GitHub
解析函数：ultralytics/ultralytics/nn/tasks.py at main · ultralytics/ultralytics ·
GitHub
具体细节
input
输入要求以及预处理，可选项比较多，可以参考这个配置文件：ultralytics/ultralytics/cfg/default.yaml at main
· ultralytics/ultralytics ·
GitHub 的Hyperparameters 部分。
基础输入仍然为640*640。预处理就是熟悉的letterbox（根据参数配置可以为不同的缩放填充模式，主要用于resize到640）+
转换rgb、chw、int8(0-255)->float（0-1），注意没有归一化操作。需要注意的是作者实现的mosaic和网上看到的不同，对比如下图（左边网上版本，右边是YOLO的实现）。并且作者添加了在最后10轮关闭mosaic增强（YOLOV8开始支持，具体原因个人的经验如我的这篇文章：yolov5
mosaic相关，关闭参数在 Train settings 部分的close_mosaic 选项）
backbone
主干网络以及改进
这里不去特意强调对比YOLOv5、V8等等的改进，因为各个系列都在疯狂演进，个人认为没必要花费时间看差异，着重看看一些比较重要的模块即可。源代码：
大多数模块：ultralytics/ultralytics/nn/modules/block.py at main ·
ultralytics/ultralytics ·
GitHub
head 部分：ultralytics/ultralytics/nn/modules/head.py at main ·
ultralytics/ultralytics ·
GitHub
串联模块构造网络：ultralytics/ultralytics/nn/tasks.py at main ·
ultralytics/ultralytics ·
GitHub
1）CBS 模块（后面叫做Conv）
就是pytorch 自带的conv + BN +SiLU，这里对应上面的配置文件的Conv 的 args 比如[64, 3, 2] 就是 conv2d
的c2=64、k=3、 s =2、c1 自动为上一层参数、p 为自动计算，真实需要计算scales 里面的with 和 max_channels 缩放系数。
这里连续使用两个3*3卷积stride为2的CBS模块直接横竖各降低了4倍分辨率（整体变为原来1/16）。这个还是比较猛的，敢在如此小的感受野下连续两次仅仅用一层卷积就下采样,当然作为代价它的特征图还是比较厚的分别为16、32。
class Conv(nn.Module):
"""Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation)."""
default_act = nn.SiLU() # default activation
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
"""Initialize Conv layer with given arguments including activation."""
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()
def forward(self, x):
"""Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor."""
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
def forward_fuse(self, x):
"""Perform transposed convolution of 2D data."""
return self.act(self.conv(x))
2）c3k2 模块
Bottleneck
有两种结构，需要参数shortcut和两个conv的宽度是否相同来控制。
C3 & C3K
都是CSP bottleneck module with 3 convolutions, C3 代表3个卷积层，
K代表其中bottleneck中的卷积核为支持自定义，其实这里c3k作者使用的默认的33卷积核也就等同于使用c3(c3是33卷积核)。
c2f & c3k2
其实也就是仿照YOLOv7 的ELAN
结构，通过更多的分支夸层链接，丰富了模型的梯度流。C3K2模块其实就是C2F模块转变出来的，它代码中有一个设置，就是当c3k这个参数为FALSE的时候，C3K2模块就是C2F模块，也就是说它的Bottleneck是普通的Bottleneck；反之当它为true的时候，将Bottleneck模块替换成C3K模块。模块中存在
Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了。需要针对自己的硬件进行测试看对最终推理速度的影响。
可视化关系如下，这里需要注意配置文件中的参数，比如21行[-1, 2, C3k2, [512, False, 0.25]]
512代表宽度、false代表是否使用shortcut、0.25代表c2f的宽度缩放。也就是第一个Conv的输出宽度。
源代码如下:
class Bottleneck(nn.Module):
"""Standard bottleneck."""
def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, k=(3, 3), e=0.5):
"""Initializes a standard bottleneck module with optional shortcut connection and configurable parameters."""
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, k[0], 1)
self.cv2 = Conv(c_, c2, k[1], 1, g=g)
self.add = shortcut and c1 == c2
def forward(self, x):
"""Applies the YOLO FPN to input data."""
return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x))
class C3(nn.Module):
"""CSP Bottleneck with 3 convolutions."""
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
"""Initialize the CSP Bottleneck with given channels, number, shortcut, groups, and expansion values."""
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # optional act=FReLU(c2)
self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=((1, 1), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n)))
def forward(self, x):
"""Forward pass through the CSP bottleneck with 2 convolutions."""
return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1))
class C3k(C3):
"""C3k is a CSP bottleneck module with customizable kernel sizes for feature extraction in neural networks."""
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5, k=3):
"""Initializes the C3k module with specified channels, number of layers, and configurations."""
super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
# self.m = nn.Sequential(*(RepBottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0) for _ in range(n)))
self.m = nn.Sequential(*(Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, k=(k, k), e=1.0) for _ in range(n)))
class C2f(nn.Module):
"""Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):
"""Initializes a CSP bottleneck with 2 convolutions and n Bottleneck blocks for faster processing."""
super().__init__()
self.c = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
self.cv2 = Conv((2 + n) * self.c, c2, 1) # optional act=FReLU(c2)
self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3, 3), (3, 3)), e=1.0) for _ in range(n))
def forward(self, x):
"""Forward pass through C2f layer."""
y = list(self.cv1(x).chunk(2, 1))
y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
return self.cv2(torch.cat(y, 1))
def forward_split(self, x):
"""Forward pass using split() instead of chunk()."""
y = list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1))
y.extend(m(y[-1]) for m in self.m)
return self.cv2(torch.cat(y, 1))
class C3k2(C2f):
"""Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""
def __init__(self, c1, c2, n=1, c3k=False, e=0.5, g=1, shortcut=True):
"""Initializes the C3k2 module, a faster CSP Bottleneck with 2 convolutions and optional C3k blocks."""
super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
self.m = nn.ModuleList(
C3k(self.c, self.c, 2, shortcut, g) if c3k else Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g) for _ in range(n)
)
3）sppf 模块
对比spp，将简单的并行max pooling 改为串行+并行的方式。对比如下（左边是SPP，右边是SPPF）：
class SPPF(nn.Module):
# Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher
def __init__(self, c1, c2, k=5): # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))
super().__init__()
c_ = c1 // 2 # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)
def forward(self, x):
x = self.cv1(x)
with warnings.catch_warnings():
warnings.simplefilter('ignore') # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning
y1 = self.m(x)
y2 = self.m(y1)
return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))
4）C2PSA 模块
C2PSA它结合了PSA(Pointwise Spatial
Attention)块，用于增强特征提取和注意力机制。下面的图建议从左到右看，这样才能更有条理的理解，其实PSA个人感觉就是仿着VIT
的Attention来做的，是把输入C2PSA的特征图的hw 看做VIT 的path数（也可以理解为NLP中token 个数），特征图的channel
数看做VIT特征维度（CNN的宽度，或者理解为NLP中token
编码后的特征维度），然后计算出QKV（这里需要注意第四幅图的QKV是值，不是操作，所以标注成了圆角矩形，这里是为了大家好理解），这里的Attention其实是在h w维度计算空间Attention，个人感觉是强制给了全局感受野，并且并联了一个33的深度可分离卷积的单空间部分，就是仅在每一个特征图上进行3 3卷积，具体实现是通过pytorch
conv2d 的
group参数设置为特征图的通道数。特别的关于Conv的参数分别为：输入通道数、输出通道数、卷积核尺寸、pad尺寸、group数、是否有激活函数（默认silu）。图中的最后一幅省略了一些细节，可以参考源码。
注意区别C2fPSA，C2fPSA才是对 C2f 模块的扩展，通过在标准 C2f 模块中引入 PSA
块，C2fPSA实现了更强大的注意力机制，从而提高了模型对重要特征的捕捉能力。作者实现了该模块但最终没有使用。
涉及的源码：
class Attention(nn.Module):
"""
Attention module that performs self-attention on the input tensor.
Args:
dim (int): The input tensor dimension.
num_heads (int): The number of attention heads.
attn_ratio (float): The ratio of the attention key dimension to the head dimension.
Attributes:
num_heads (int): The number of attention heads.
head_dim (int): The dimension of each attention head.
key_dim (int): The dimension of the attention key.
scale (float): The scaling factor for the attention scores.
qkv (Conv): Convolutional layer for computing the query, key, and value.
proj (Conv): Convolutional layer for projecting the attended values.
pe (Conv): Convolutional layer for positional encoding.
"""
def __init__(self, dim, num_heads=8, attn_ratio=0.5):
"""Initializes multi-head attention module with query, key, and value convolutions and positional encoding."""
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = dim // num_heads
self.key_dim = int(self.head_dim * attn_ratio)
self.scale = self.key_dim**-0.5
nh_kd = self.key_dim * num_heads
h = dim + nh_kd * 2
self.qkv = Conv(dim, h, 1, act=False)
self.proj = Conv(dim, dim, 1, act=False)
self.pe = Conv(dim, dim, 3, 1, g=dim, act=False)
def forward(self, x):
"""
Forward pass of the Attention module.
Args:
x (torch.Tensor): The input tensor.
Returns:
(torch.Tensor): The output tensor after self-attention.
"""
B, C, H, W = x.shape
N = H * W
qkv = self.qkv(x)
q, k, v = qkv.view(B, self.num_heads, self.key_dim * 2 + self.head_dim, N).split(
[self.key_dim, self.key_dim, self.head_dim], dim=2
)
attn = (q.transpose(-2, -1) @ k) * self.scale
attn = attn.softmax(dim=-1)
x = (v @ attn.transpose(-2, -1)).view(B, C, H, W) + self.pe(v.reshape(B, C, H, W))
x = self.proj(x)
return x
class PSABlock(nn.Module):
"""
PSABlock class implementing a Position-Sensitive Attention block for neural networks.
This class encapsulates the functionality for applying multi-head attention and feed-forward neural network layers
with optional shortcut connections.
Attributes:
attn (Attention): Multi-head attention module.
ffn (nn.Sequential): Feed-forward neural network module.
add (bool): Flag indicating whether to add shortcut connections.
Methods:
forward: Performs a forward pass through the PSABlock, applying attention and feed-forward layers.
Examples:
Create a PSABlock and perform a forward pass
>>> psablock = PSABlock(c=128, attn_ratio=0.5, num_heads=4, shortcut=True)
>>> input_tensor = torch.randn(1, 128, 32, 32)
>>> output_tensor = psablock(input_tensor)
"""
def __init__(self, c, attn_ratio=0.5, num_heads=4, shortcut=True) -> None:
"""Initializes the PSABlock with attention and feed-forward layers for enhanced feature extraction."""
super().__init__()
self.attn = Attention(c, attn_ratio=attn_ratio, num_heads=num_heads)
self.ffn = nn.Sequential(Conv(c, c * 2, 1), Conv(c * 2, c, 1, act=False))
self.add = shortcut
def forward(self, x):
"""Executes a forward pass through PSABlock, applying attention and feed-forward layers to the input tensor."""
x = x + self.attn(x) if self.add else self.attn(x)
x = x + self.ffn(x) if self.add else self.ffn(x)
return x
class C2PSA(nn.Module):
"""
C2PSA module with attention mechanism for enhanced feature extraction and processing.
This module implements a convolutional block with attention mechanisms to enhance feature extraction and processing
capabilities. It includes a series of PSABlock modules for self-attention and feed-forward operations.
Attributes:
c (int): Number of hidden channels.
cv1 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of input channels to 2*c.
cv2 (Conv): 1x1 convolution layer to reduce the number of output channels to c.
m (nn.Sequential): Sequential container of PSABlock modules for attention and feed-forward operations.
Methods:
forward: Performs a forward pass through the C2PSA module, applying attention and feed-forward operations.
Notes:
This module essentially is the same as PSA module, but refactored to allow stacking more PSABlock modules.
Examples:
>>> c2psa = C2PSA(c1=256, c2=256, n=3, e=0.5)
>>> input_tensor = torch.randn(1, 256, 64, 64)
>>> output_tensor = c2psa(input_tensor)
"""
def __init__(self, c1, c2, n=1, e=0.5):
"""Initializes the C2PSA module with specified input/output channels, number of layers, and expansion ratio."""
super().__init__()
assert c1 == c2
self.c = int(c1 * e)
self.cv1 = Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1)
self.cv2 = Conv(2 * self.c, c1, 1)
self.m = nn.Sequential(*(PSABlock(self.c, attn_ratio=0.5, num_heads=self.c // 64) for _ in range(n)))
def forward(self, x):
"""Processes the input tensor 'x' through a series of PSA blocks and returns the transformed tensor."""
a, b = self.cv1(x).split((self.c, self.c), dim=1)
b = self.m(b)
return self.cv2(torch.cat((a, b), 1))
3、neck & head
1）检测头
YOLOV11 Head 部分和YOLOV8是近似的，所以简单对比YOLOV5、V8、V11。
如上面图，上边是YOLOV5 的结构，中是YOLOv8 的结构，下面是YOLOV11 结构
Yolov5: 检测和分类共用一个卷积（coupled head）并且是anchor based ,其 卷积输出为（5+N class）*3，其中
5为bbox 四个值（具体代表什么不同版本略有不同，官方git有说明，历史版本见 目标检测算法------YOLOV5 ）+ 一个obj 值
（是否有目标，这个是从YOLO V1 传承下来的，个人感觉有点绕和不合理，并且后面取消），N class 为类别数，3为anchor 的数量，默认是3个。
YOLOv8：检测和分类的卷积是解耦的（decoupled），如中图，上面一条卷积支路是回归框，框的特征图channel为4*regmax，关于这个regmax
后面我们详细的解释,并不是anchor；分类的channel 为类别数。
YOLOV11：检测和分类的卷积是解耦的（decoupled），如右图，上面一条卷积支路是回归框，框的特征图channel为4*regmax，关于这个regmax
后面我们详细的解释,并不是anchor；分类的channel 为类别数，分类使用深度可分离卷积替代常规卷积降低计算量。
源码部分如下
class Detect(nn.Module):
"""YOLO Detect head for detection models."""
dynamic = False # force grid reconstruction
export = False # export mode
end2end = False # end2end
max_det = 300 # max_det
shape = None
anchors = torch.empty(0) # init
strides = torch.empty(0) # init
def __init__(self, nc=80, ch=()):
"""Initializes the YOLO detection layer with specified number of classes and channels."""
super().__init__()
self.nc = nc # number of classes
self.nl = len(ch) # number of detection layers
self.reg_max = 16 # DFL channels (ch[0] // 16 to scale 4/8/12/16/20 for n/s/m/l/x)
self.no = nc + self.reg_max * 4 # number of outputs per anchor
self.stride = torch.zeros(self.nl) # strides computed during build
c2, c3 = max((16, ch[0] // 4, self.reg_max * 4)), max(ch[0], min(self.nc, 100)) # channels
self.cv2 = nn.ModuleList(
nn.Sequential(Conv(x, c2, 3), Conv(c2, c2, 3), nn.Conv2d(c2, 4 * self.reg_max, 1)) for x in ch
)
self.cv3 = nn.ModuleList(
nn.Sequential(
nn.Sequential(DWConv(x, x, 3), Conv(x, c3, 1)),
nn.Sequential(DWConv(c3, c3, 3), Conv(c3, c3, 1)),
nn.Conv2d(c3, self.nc, 1),
)
for x in ch
)
self.dfl = DFL(self.reg_max) if self.reg_max > 1 else nn.Identity()
if self.end2end:
self.one2one_cv2 = copy.deepcopy(self.cv2)
self.one2one_cv3 = copy.deepcopy(self.cv3)
def forward(self, x):
"""Concatenates and returns predicted bounding boxes and class probabilities."""
if self.end2end:
return self.forward_end2end(x)
for i in range(self.nl):
x[i] = torch.cat((self.cv2[i](x[i]), self.cv3[i](x[i])), 1)
if self.training: # Training path
return x
y = self._inference(x)
return y if self.export else (y, x)
因此主要的变化可以认为有三个：（1）coupled head -> decoupled head ；（2）obj 分支消失；（3）anchor
based------> anchor free ; 4) 深度可分离卷积。
（1）coupled head -> decoupled head
这个解耦操作，看YOLO x 的论文，约有1% 的提升。逻辑和实现都比较直观易懂，不再赘述。
（2）obj 分支消失；
这个其实我自己再看YOLO V1 的时候就有疑问，它存在的意义。后来人们发现，其实obj
的在训练和推理过程中存在逻辑不一致性。具体而言（摘自"https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786"）
A。用法不一致。训练的时候，分类和质量估计各自训练自个儿的，但测试的时候却又是乘在一起作为NMS score排序的依据，这个操作显然没有end-to-
end，必然存在一定的gap。（个人认为还好，就是两个监督信号）
B。对象不一致。借助Focal
Loss的力量，分类分支能够使得少量的正样本和大量的负样本一起成功训练，但是质量估计通常就只针对正样本训练。那么，对于one-
stage的检测器而言，在做NMS
score排序的时候，所有的样本都会将分类score和质量预测score相乘用于排序，那么必然会存在一部分分数较低的"负样本"的质量预测是没有在训练过程中有监督信号的，对于大量可能的负样本，他们的质量预测是一个未定义行为。这就很有可能引发这么一个情况：一个分类score相对低的真正的负样本，由于预测了一个不可信的极高的质量score，而导致它可能排到一个真正的正样本（分类score不够高且质量score相对低）的前面。问题一如图所示：
（3）anchor based------> anchor free
这里主要涉及怎么定义回归内容以及如何匹配GT框的问题。也就是如下：
2）匹配策略
A。回归的内容当前版本就是回归的lftp四个值（这四个值是距离匹配到的anchor 点的距离值！不是图片的绝对位置）。后面推理阶段通过
dist2bbox函数转换为需要的格式：
def dist2bbox(distance, anchor_points, xywh=True, dim=-1):
"""Transform distance(ltrb) to box(xywh or xyxy)."""
lt, rb = torch.split(distance, 2, dim)
x1y1 = anchor_points - lt
x2y2 = anchor_points + rb
if xywh:
c_xy = (x1y1 + x2y2) / 2
wh = x2y2 - x1y1
return torch.cat((c_xy, wh), dim) # xywh bbox
return torch.cat((x1y1, x2y2), dim) # xyxy bbox
B.匹配策略
YOLOv5 采用静态的匹配策略，V8采用了动态的TaskAlignedAssigner，其余常见的动态匹配还有： YOLOX 的 simOTA、TOOD
的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner。
TaskAligned使用分类得分和IoU的高阶组合来衡量Task-Alignment的程度。使用上面公式来对每个实例计算Anchor-level
的对齐程度：s 和 u 分别为分类得分和 IoU 值，α 和 β 为权重超参。t 可以同时控制分类得分和IoU 的优化来实现 Task-
Alignment，可以引导网络动态的关注于高质量的Anchor。采用一种简单的分配规则选择训练样本：对每个实例，选择m个具有最大t值的Anchor作为正样本，选择其余的Anchor作为负样本。然后，通过损失函数(针对分类与定位的对齐而设计的损失函数)进行训练。
默认参数如下（当前版本这些超参没有提供修改的接口，如需修改需要在源码上进行修改）：
4、loss function
损失函数设计
Loss 计算包括 2 个分支： 分类和回归分支，没有了之前的 objectness 分支。
分类分支依然采用 BCE Loss。回归分支使用了 Distribution Focal Loss（DFL Reg_max默认为16）+ CIoU
Loss。3 个 Loss
采用一定权重比例加权即可（默认如下：https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/yolo/configs/default.yaml#L83）。
这里重点介绍一下DFL损失。目前被广泛使用的bbox表示可以看作是对bbox方框坐标建模了单一的狄拉克分布。但是在复杂场景中，一些检测对象的边界并非十分明确。如下图左面所示，对于滑板左侧被水花模糊，引起对左边界的预测分布是任意而扁平的，对右边界的预测分布是明确而尖锐的。对于这个问题，有学者提出直接回归一个任意分布来建模边界框，使用softmax实现离散的回归，将狄拉克分布的积分形式推导到一般形式的积分形式来表示边界框。
狄拉克分布可以认为在一个点概率密度为无穷大，其他点概率密度为0，这是一种极端地认为离散的标签时绝对正确的。
因为标签是一个离散的点，如果把标签认为是绝对正确的目标，那么学习出的就是狄拉克分布，概率密度是一条尖锐的竖线。然而真实场景，物体边界并非是十分明确的，因此学习一个宽范围的分布更为合理。我们需要获得的分布虽然不再像狄拉克分布那么极端（只存在标签值），但也应该在标签值附近。因此学者提出Distribution
Focal
Loss损失函数，目的让网络快速聚焦到标签附近的数值，是标签处的概率密度尽量大。思想是使用交叉熵函数，来优化标签y附近左右两个位置的概率，是网络分布聚焦到标签值附近。如下公式。Si
是网络的sigmod 输出（因为真是是多分类，所以是softmax），yi 和 yi+1 是上图的区间顺序，y是label
值。
具体而言，针对我们将DFL的超参数Reg_max 设置为16的情况下：
A。训练阶段：我们以回归left为例：目标的label 转换为ltrb后，y = （ left - 匹配到的anchor 中心点 x 坐标）/
当前的下采样倍数，假设求得3.2。那么i 就应该为3，yi = 3 ,yi+1 = 4。
B。推理阶段：因为没有label，直接将16个格子进行积分（离散变量为求和，也就是期望）结果就是最终的坐标偏移量（再乘以下采样倍数+
匹配到的anchor的对应坐标）
DFL的实现方式其实就是一个卷积：ultralytics/ultralytics/nn/modules.py at
cc3c774bde86ffce694d202b7383da6cc1721c1b · ultralytics/ultralytics ·
GitHub
NOTE：作者代码中的超参数Reg_max是写死的------16，并且代码内部做了强制截断到16，如果要修改需要修改源码，如果你的输入是640，最大下采样到2020，那么16是够用的，如果输入没有resize或者超过了640一定要自己设置这个Reg_max参数，否则如果目标尺寸还大，将无法拟合到这个偏移量。
比如1280 1280的图片，目标1280*960，最大下采样32倍，1280/32/2=20 > 16(除以2是因为是一半的偏移量)，超过了dfl
滑板右侧那个图的范围。至于为什么叫focal
loss的变体，有兴趣看一下这个https://zhuanlan.zhihu.com/p/357415257和https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786就可以，这里不再赘述是因为，如果先看这些，很容易犯晕，反而抓不住DFL
我认为的重点（离散的分布形式）
class DFL(nn.Module):
# Integral module of Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Loss https://ieeexplore.ieee.org/document/9792391
def __init__(self, c1=16):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, 1, 1, bias=False).requires_grad_(False)
x = torch.arange(c1, dtype=torch.float)
self.conv.weight.data[:] = nn.Parameter(x.view(1, c1, 1, 1))
self.c1 = c1
def forward(self, x):
b, c, a = x.shape # batch, channels, anchors
return self.conv(x.view(b, 4, self.c1, a).transpose(2, 1).softmax(1)).view(b, 4, a)
# return self.conv(x.view(b, self.c1, 4, a).softmax(1)).view(b, 4, a)
8.200+种全套改进YOLOV11创新点原理讲解
8.1 200+种全套改进YOLOV11创新点原理讲解大全
由于篇幅限制，每个创新点的具体原理讲解就不全部展开，具体见下列网址中的创新点对应项目的技术原理博客网址【Blog】（创新点均为模块化搭建，原理适配YOLOv5~YOLOv11等各种版本）
8.2 精选部分改进YOLOV11创新点原理讲解
这里节选部分改进创新点展开原理讲解(完整的改进原理见上图和技术博客链接)【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客，原始博客图片显示正常】
CBAM空间注意力机制
近年来，随着深度学习研究方向的火热，注意力机制也被广泛地应用在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域，注意力机制在深度学习任务中发挥着举足轻重的作用。注意力机制借鉴于人类的视觉系统，例如，人眼在看到一幅画面时，会倾向于关注画面中的重要信息，而忽略其他可见的信息。深度学习中的注意力机制和人类视觉的注意力机制相似，通过扫描全局数据，从大量数据中选择出需要重点关注的、对当前任务更为重要的信息，然后对这部分信息分配更多的注意力资源，从这些信息中获取更多所需要的细节信息，而抑制其他无用的信息。而在深度学习中，则具体表现为给感兴趣的区域更高的权重，经过网络的学习和调整，得到最优的权重分配，形成网络模型的注意力，使网络拥有更强的学习能力，加快网络的收敛速度。
注意力机制通常可分为软注意力机制和硬注意力机制[4-5]。软注意力机制在选择信息时，不是从输入的信息中只选择1个，而会用到所有输入信息，只是各个信息对应的权重分配不同，然后输入网络模型进行计算;硬注意力机制则是从输入的信息中随机选取一个或者选择概率最高的信息，但是这一步骤通常是不可微的，导致硬注意力机制更难训练。因此，软注意力机制应用更为广泛，按照原理可将软注意力机制划分为:通道注意力机制（channel attention)、空间注意力机制(spatial attention）和混合域注意力机制(mixed attention)。
通道注意力机制的本质建立各个特征通道之间的重要程度，对感兴趣的通道进行重点关注，弱化不感兴趣的通道的作用;空间注意力的本质则是建模了整个空间信息的重要程度，然后对空间内感兴趣的区域进行重点关注，弱化其余非感兴趣区域的作用;混合注意力同时运用了通道注意力和空间注意力，两部分先后进行或并行，形成对通道特征和空间特征同时关注的注意力模型。
卷积层注意力模块(Convolutional Block Attention Module，CBAM）是比较常用的混合注意力模块，其先后集中了通道注意力模块和空间注意力模块，网络中加入该模块能有效提高网络性能，减少网络模型的计算量，模块结构如图所示。输入特征图首先经过分支的通道注意力模块，然后和主干的原特征图融合，得到具有通道注意力的特征图，接着经过分支的空间注意力模块，在和主干的特征图融合后，得到同时具有通道特征注意力和空间特征注意力的特征图。CBAM模块不改变输入特征图的大小，因此该模块是一个"即插即用"的模块，可以插入网络的任何位置。
通道注意力模块的结构示意图如图所示，通道注意力模块分支并行地对输入的特征图进行最大池化操作和平均池化操作，然后利用多层感知机对结果进行变换，得到应用于两个通道的变换结果，最后经过sigmoid激活函数将变换结果融合，得到具有通道注意力的通道特征图。
空间注意力模块示意图如图所示，将通道注意力模块输出的特征图作为该模块的输入特征图，首先对输入特征图进行基于通道的最大池化操作和平均池化操作，将两部分得到的结果拼接起来，然后通过卷积得到降为Ⅰ通道的特征图，最后通过sigmoid激活函数生成具有空间注意力的特征图。
9.系统功能展示
图9.1.系统支持检测结果表格显示
图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节
图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练获得)
图9.4.系统支持摄像头实时识别
图9.5.系统支持图片识别
图9.6.系统支持视频识别
图9.7.系统支持识别结果文件自动保存
图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据
10. YOLOv11核心改进源码讲解
10.1 predict.py
以下是经过精简和详细注释的核心代码部分：
python
# 导入必要的模块
from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor
from ultralytics.engine.results import Results
from ultralytics.utils import ops
class DetectionPredictor(BasePredictor):
"""
DetectionPredictor类，继承自BasePredictor类，用于基于检测模型进行预测。
"""
def postprocess(self, preds, img, orig_imgs):
"""
对预测结果进行后处理，并返回Results对象的列表。
参数:
preds: 模型的预测结果
img: 输入图像
orig_imgs: 原始图像（可能是torch.Tensor或numpy数组）
返回:
results: 包含处理后结果的Results对象列表
"""
# 应用非极大值抑制（NMS）来过滤预测框
preds = ops.non_max_suppression(
preds,
self.args.conf, # 置信度阈值
self.args.iou, # IOU阈值
agnostic=self.args.agnostic_nms, # 是否使用类别无关的NMS
max_det=self.args.max_det, # 最大检测框数量
classes=self.args.classes, # 需要检测的类别
)
# 如果输入的原始图像不是列表，则将其转换为numpy数组
if not isinstance(orig_imgs, list):
orig_imgs = ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs)
results = [] # 存储处理后的结果
for i, pred in enumerate(preds):
orig_img = orig_imgs[i] # 获取对应的原始图像
# 将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸
pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)
img_path = self.batch[0][i] # 获取图像路径
# 创建Results对象并添加到结果列表中
results.append(Results(orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred))
return results # 返回处理后的结果列表代码分析：
- 类定义 ：
DetectionPredictor类继承自BasePredictor，用于处理检测模型的预测。 - 后处理方法 ：
postprocess方法负责对模型的预测结果进行后处理，包括应用非极大值抑制（NMS）和缩放预测框。 - 非极大值抑制 ：通过
ops.non_max_suppression函数过滤掉重叠的预测框，以提高检测精度。 - 图像转换：如果原始图像不是列表格式，则将其转换为numpy数组，以便后续处理。
- 结果构建 ：遍历每个预测结果，缩放预测框，并将结果存储在
Results对象中，最终返回结果列表。
这个文件 predict.py 是一个用于目标检测的预测模块，基于 Ultralytics YOLO（You Only Look Once）模型。它继承自 BasePredictor 类，专门用于处理检测模型的预测任务。
在这个文件中，定义了一个名为 DetectionPredictor 的类。这个类的主要功能是进行目标检测，并对检测结果进行后处理。类的文档字符串中提供了一个示例，展示了如何使用这个类进行预测。用户可以通过传入模型文件路径和数据源来初始化 DetectionPredictor 的实例，并调用 predict_cli() 方法进行预测。
类中有一个名为 postprocess 的方法，负责对模型的预测结果进行后处理。这个方法接收三个参数：preds（模型的预测结果）、img（输入图像）和 orig_imgs（原始图像）。在方法内部，首先调用 ops.non_max_suppression 函数对预测结果进行非极大值抑制（NMS），以去除冗余的检测框。这个过程会根据设定的置信度阈值、IoU（Intersection over Union）阈值以及其他参数来筛选出最终的检测框。
接下来，方法检查 orig_imgs 是否为列表，如果不是，则将其转换为 NumPy 数组，以便后续处理。然后，方法会遍历每个预测结果，使用 ops.scale_boxes 函数将检测框的坐标从缩放后的图像空间转换回原始图像空间。最后，将每个检测结果封装成 Results 对象，并将其添加到结果列表中。
最终，postprocess 方法返回一个包含所有检测结果的列表，每个结果都包含原始图像、图像路径、模型的类别名称和检测框信息。这使得用户能够方便地获取和使用目标检测的结果。
10.2 starnet.py
以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：
python
import torch
import torch.nn as nn
from timm.models.layers import DropPath, trunc_normal_
# 定义一个卷积层加批归一化的组合模块
class ConvBN(torch.nn.Sequential):
def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, with_bn=True):
super().__init__()
# 添加卷积层
self.add_module('conv', torch.nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size, stride, padding, dilation, groups))
# 如果需要，添加批归一化层
if with_bn:
self.add_module('bn', torch.nn.BatchNorm2d(out_planes))
# 初始化批归一化的权重和偏置
torch.nn.init.constant_(self.bn.weight, 1)
torch.nn.init.constant_(self.bn.bias, 0)
# 定义网络中的基本模块
class Block(nn.Module):
def __init__(self, dim, mlp_ratio=3, drop_path=0.):
super().__init__()
# 深度可分离卷积
self.dwconv = ConvBN(dim, dim, 7, 1, (7 - 1) // 2, groups=dim, with_bn=True)
# 线性变换层
self.f1 = ConvBN(dim, mlp_ratio * dim, 1, with_bn=False)
self.f2 = ConvBN(dim, mlp_ratio * dim, 1, with_bn=False)
self.g = ConvBN(mlp_ratio * dim, dim, 1, with_bn=True)
self.dwconv2 = ConvBN(dim, dim, 7, 1, (7 - 1) // 2, groups=dim, with_bn=False)
self.act = nn.ReLU6() # 激活函数
self.drop_path = DropPath(drop_path) if drop_path > 0. else nn.Identity() # 随机深度
def forward(self, x):
input = x # 保存输入
x = self.dwconv(x) # 深度可分离卷积
x1, x2 = self.f1(x), self.f2(x) # 线性变换
x = self.act(x1) * x2 # 元素级乘法
x = self.dwconv2(self.g(x)) # 进一步处理
x = input + self.drop_path(x) # 残差连接
return x
# 定义StarNet网络结构
class StarNet(nn.Module):
def __init__(self, base_dim=32, depths=[3, 3, 12, 5], mlp_ratio=4, drop_path_rate=0.0, num_classes=1000, **kwargs):
super().__init__()
self.num_classes = num_classes
self.in_channel = 32
# stem层
self.stem = nn.Sequential(ConvBN(3, self.in_channel, kernel_size=3, stride=2, padding=1), nn.ReLU6())
dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))] # 随机深度
# 构建网络的各个阶段
self.stages = nn.ModuleList()
cur = 0
for i_layer in range(len(depths)):
embed_dim = base_dim * 2 ** i_layer # 当前层的嵌入维度
down_sampler = ConvBN(self.in_channel, embed_dim, 3, 2, 1) # 下采样层
self.in_channel = embed_dim
blocks = [Block(self.in_channel, mlp_ratio, dpr[cur + i]) for i in range(depths[i_layer])] # 构建Block
cur += depths[i_layer]
self.stages.append(nn.Sequential(down_sampler, *blocks)) # 将下采样层和Block组合成一个阶段
self.channel = [i.size(1) for i in self.forward(torch.randn(1, 3, 640, 640))] # 计算每个阶段的输出通道数
self.apply(self._init_weights) # 初始化权重
def _init_weights(self, m):
# 权重初始化
if isinstance(m, (nn.Linear, nn.Conv2d)):
trunc_normal_(m.weight, std=.02) # 截断正态分布初始化
if isinstance(m, nn.Linear) and m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0) # 偏置初始化为0
elif isinstance(m, (nn.LayerNorm, nn.BatchNorm2d)):
nn.init.constant_(m.bias, 0) # 偏置初始化为0
nn.init.constant_(m.weight, 1.0) # 权重初始化为1.0
def forward(self, x):
features = [] # 存储特征
x = self.stem(x) # 通过stem层
features.append(x) # 保存特征
for stage in self.stages:
x = stage(x) # 通过每个阶段
features.append(x) # 保存特征
return features # 返回所有特征
# 定义不同规模的StarNet模型
def starnet_s1(pretrained=False, **kwargs):
model = StarNet(24, [2, 2, 8, 3], **kwargs) # 创建模型
return model
def starnet_s2(pretrained=False, **kwargs):
model = StarNet(32, [1, 2, 6, 2], **kwargs) # 创建模型
return model
def starnet_s3(pretrained=False, **kwargs):
model = StarNet(32, [2, 2, 8, 4], **kwargs) # 创建模型
return model
def starnet_s4(pretrained=False, **kwargs):
model = StarNet(32, [3, 3, 12, 5], **kwargs) # 创建模型
return model代码说明：
- ConvBN 类：定义了一个包含卷积层和批归一化层的组合模块，方便构建网络。
- Block 类：定义了网络中的基本构建块，包含深度可分离卷积、线性变换和元素级乘法等操作。
- StarNet 类：定义了整个网络结构，包括stem层和多个阶段，每个阶段由下采样层和多个Block组成。
- 权重初始化：使用截断正态分布初始化卷积层和线性层的权重。
- 模型构建函数：提供了不同规模的StarNet模型构建函数，便于创建不同配置的模型。
这个程序文件实现了一个名为StarNet的神经网络模型，主要用于深度学习任务。文件开头的文档字符串说明了该模型的设计理念，强调了简化网络结构以突出逐元素乘法的关键贡献，并提到在训练过程中没有使用层缩放和指数移动平均（EMA），这些设计选择可能会进一步提升性能。
程序中首先导入了必要的库，包括PyTorch和一些模型层的组件。接着定义了一个包含多个模型版本的列表和相应的模型权重下载链接。
接下来定义了一个名为ConvBN的类，它是一个组合层，包含卷积层和批归一化层。该类的构造函数允许用户指定输入和输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、扩张率、分组卷积以及是否使用批归一化。若使用批归一化，则初始化其权重为1，偏置为0。
然后定义了一个Block类，它是StarNet的基本构建块。该类包含多个卷积层和激活函数，采用逐元素乘法的方式将两个特征图结合。Block类的前向传播方法实现了特征的提取和处理，最后通过残差连接将输入与输出相加。
StarNet类是整个模型的核心，包含多个阶段，每个阶段由下采样层和多个Block组成。构造函数中，模型的深度、基础维度、每个阶段的层数等参数可以灵活设置。通过随机深度的方式，模型在训练时可以随机丢弃某些层，以增强模型的泛化能力。模型的权重初始化通过_init_weights方法进行，确保各层的权重和偏置在训练开始时具有合适的初始值。
StarNet的前向传播方法返回每个阶段的特征图，便于后续的特征提取和分析。
最后，文件定义了多个函数，用于创建不同配置的StarNet模型，包括是否加载预训练权重的选项。这些函数分别对应不同的模型规模，提供了灵活的接口供用户使用。
总体来说，这个程序文件展示了StarNet模型的设计与实现，强调了其结构的简洁性和高效性，适合用于各种计算机视觉任务。
10.3 EfficientFormerV2.py
以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：
python
import torch
import torch.nn as nn
import math
import itertools
class Attention4D(nn.Module):
def __init__(self, dim=384, key_dim=32, num_heads=8, attn_ratio=4, resolution=7, act_layer=nn.ReLU, stride=None):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads # 注意力头的数量
self.scale = key_dim ** -0.5 # 缩放因子
self.key_dim = key_dim # 键的维度
self.nh_kd = key_dim * num_heads # 头的总维度
# 如果有步幅，则调整分辨率并添加卷积层
if stride is not None:
self.resolution = math.ceil(resolution / stride)
self.stride_conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, groups=dim),
nn.BatchNorm2d(dim),
)
self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=stride, mode='bilinear')
else:
self.resolution = resolution
self.stride_conv = None
self.upsample = None
self.N = self.resolution ** 2 # 每个头的注意力矩阵的大小
self.d = int(attn_ratio * key_dim) # 注意力输出的维度
self.dh = self.d * num_heads # 所有头的输出维度
self.attn_ratio = attn_ratio # 注意力比率
# 定义查询、键、值的卷积层
self.q = nn.Sequential(nn.Conv2d(dim, self.num_heads * self.key_dim, 1), nn.BatchNorm2d(self.num_heads * self.key_dim))
self.k = nn.Sequential(nn.Conv2d(dim, self.num_heads * self.key_dim, 1), nn.BatchNorm2d(self.num_heads * self.key_dim))
self.v = nn.Sequential(nn.Conv2d(dim, self.num_heads * self.d, 1), nn.BatchNorm2d(self.num_heads * self.d))
# 定义局部值的卷积层
self.v_local = nn.Sequential(
nn.Conv2d(self.num_heads * self.d, self.num_heads * self.d, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=self.num_heads * self.d),
nn.BatchNorm2d(self.num_heads * self.d),
)
# 定义用于注意力的卷积层
self.talking_head1 = nn.Conv2d(self.num_heads, self.num_heads, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.talking_head2 = nn.Conv2d(self.num_heads, self.num_heads, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
# 定义输出的卷积层
self.proj = nn.Sequential(act_layer(), nn.Conv2d(self.dh, dim, 1), nn.BatchNorm2d(dim))
# 计算注意力偏置
points = list(itertools.product(range(self.resolution), range(self.resolution)))
N = len(points)
attention_offsets = {}
idxs = []
for p1 in points:
for p2 in points:
offset = (abs(p1[0] - p2[0]), abs(p1[1] - p2[1]))
if offset not in attention_offsets:
attention_offsets[offset] = len(attention_offsets)
idxs.append(attention_offsets[offset])
self.attention_biases = nn.Parameter(torch.zeros(num_heads, len(attention_offsets))) # 注意力偏置参数
self.register_buffer('attention_bias_idxs', torch.LongTensor(idxs).view(N, N)) # 注册注意力偏置索引
@torch.no_grad()
def train(self, mode=True):
super().train(mode)
if mode and hasattr(self, 'ab'):
del self.ab # 删除训练模式下的偏置
else:
self.ab = self.attention_biases[:, self.attention_bias_idxs] # 在训练模式下使用偏置
def forward(self, x): # 前向传播
B, C, H, W = x.shape # 获取输入的形状
if self.stride_conv is not None:
x = self.stride_conv(x) # 如果有步幅，应用卷积
# 计算查询、键、值
q = self.q(x).flatten(2).reshape(B, self.num_heads, -1, self.N).permute(0, 1, 3, 2)
k = self.k(x).flatten(2).reshape(B, self.num_heads, -1, self.N).permute(0, 1, 2, 3)
v = self.v(x)
v_local = self.v_local(v)
v = v.flatten(2).reshape(B, self.num_heads, -1, self.N).permute(0, 1, 3, 2)
# 计算注意力权重
attn = (q @ k) * self.scale + (self.attention_biases[:, self.attention_bias_idxs] if self.training else self.ab)
attn = self.talking_head1(attn)
attn = attn.softmax(dim=-1) # 应用softmax
attn = self.talking_head2(attn)
# 计算输出
x = (attn @ v)
out = x.transpose(2, 3).reshape(B, self.dh, self.resolution, self.resolution) + v_local
if self.upsample is not None:
out = self.upsample(out) # 如果有上采样，应用上采样
out = self.proj(out) # 应用输出卷积
return out
class EfficientFormerV2(nn.Module):
def __init__(self, layers, embed_dims=None, mlp_ratios=4, downsamples=None, num_classes=1000):
super().__init__()
self.patch_embed = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, embed_dims[0], kernel_size=3, stride=2, padding=1),
nn.BatchNorm2d(embed_dims[0]),
nn.ReLU(),
) # 初始的卷积层用于嵌入
network = []
for i in range(len(layers)):
# 为每一层添加注意力和前馈网络块
network.append(Attention4D(dim=embed_dims[i], resolution=7))
if downsamples[i]: # 如果需要下采样
network.append(nn.Conv2d(embed_dims[i], embed_dims[i + 1], kernel_size=3, stride=2, padding=1))
self.network = nn.ModuleList(network) # 将网络模块化
def forward(self, x):
x = self.patch_embed(x) # 嵌入输入
for block in self.network:
x = block(x) # 通过网络块前向传播
return x # 返回输出代码核心部分说明：
- Attention4D类：实现了一个四维注意力机制，包括查询、键、值的计算和注意力权重的生成。该类支持不同的分辨率和步幅，并在前向传播中计算输出。
- EfficientFormerV2类：构建了一个高效的Transformer模型，包括嵌入层和多个注意力块。它将输入图像嵌入到特征空间，并通过多个层进行处理，最终输出特征图。
这些部分是模型的核心，负责特征提取和注意力机制的实现。
这个程序文件实现了一个名为 EfficientFormerV2 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。代码中包含了模型的定义、各个组件的实现以及模型的实例化和测试。
首先，文件导入了一些必要的库，包括 PyTorch 及其相关模块，数学库和一些类型提示工具。接着，定义了一些与模型结构相关的参数，包括不同规模（如 S0、S1、S2 和 L）的宽度和深度，这些参数将用于构建不同的模型变体。
在模型的核心部分，定义了多个类，每个类实现了模型的不同功能。例如，Attention4D 类实现了一个四维注意力机制，LGQuery 类用于局部查询，Embedding 类用于输入的嵌入处理，Mlp 类实现了多层感知机，AttnFFN 和 FFN 类则分别实现了带有注意力机制和普通前馈网络的功能。
EfficientFormerV2 类是模型的主类，构造函数中接受多个参数来定义模型的结构，包括层数、嵌入维度、下采样策略等。模型的前向传播方法 forward 将输入数据传递通过网络的各个层，并在需要时进行规范化处理。
此外，文件中还定义了一些辅助函数，如 update_weight 用于更新模型的权重，efficientformerv2_s0、efficientformerv2_s1、efficientformerv2_s2 和 efficientformerv2_l 函数用于创建不同规模的模型实例，并可选择加载预训练权重。
在文件的最后部分，提供了一个测试代码块，通过随机生成的输入数据来测试不同规模的模型，并打印出每个模型输出的尺寸。这一部分代码在直接运行文件时会被执行，确保模型的正确性和功能性。
总体而言，这个文件实现了一个高效的图像处理模型，结合了注意力机制和多层感知机，适用于各种计算机视觉任务。
10.4 test_selective_scan_easy.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分，保留了主要的功能和逻辑：
python
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
参数:
us: 输入张量，形状为 (B, G * D, L)
dts: 时间增量，形状为 (B, G * D, L)
As: 权重矩阵，形状为 (G * D, N)
Bs: 权重矩阵，形状为 (B, G, N, L)
Cs: 权重矩阵，形状为 (B, G, N, L)
Ds: 偏置项，形状为 (G * D)
delta_bias: 可选的偏置项，形状为 (G * D)
delta_softplus: 是否应用softplus激活
return_last_state: 是否返回最后的状态
chunksize: 每次处理的块大小
"""
def selective_scan_chunk(us, dts, As, Bs, Cs, hprefix):
"""
处理单个块的选择性扫描
参数:
us: 输入张量，形状为 (L, B, G, D)
dts: 时间增量，形状为 (L, B, G, D)
As: 权重矩阵，形状为 (G, D, N)
Bs: 权重矩阵，形状为 (L, B, G, N)
Cs: 权重矩阵，形状为 (B, G, N, L)
hprefix: 前一个状态，形状为 (B, G, D, N)
返回:
ys: 输出张量，形状为 (L, B, G, D)
hs: 状态张量，形状为 (L, B, G, D, N)
"""
ts = dts.cumsum(dim=0) # 计算时间增量的累积和
Ats = torch.einsum("gdn,lbgd->lbgdn", As, ts).exp() # 计算权重的指数
rAts = Ats # 归一化权重
duts = dts * us # 计算输入与时间增量的乘积
dtBus = torch.einsum("lbgd,lbgn->lbgdn", duts, Bs) # 计算中间结果
hs_tmp = rAts * (dtBus / rAts).cumsum(dim=0) # 更新状态
hs = hs_tmp + Ats * hprefix.unsqueeze(0) # 结合前一个状态
ys = torch.einsum("lbgn,lbgdn->lbgd", Cs, hs) # 计算输出
return ys, hs
# 数据类型和设备设置
dtype = torch.float32
inp_dtype = us.dtype
has_D = Ds is not None
if chunksize < 1:
chunksize = Bs.shape[-1]
# 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)
if delta_softplus:
dts = F.softplus(dts)
# 维度调整
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]
oys = [] # 存储输出
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)
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 # 加上偏置项
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())代码说明：
- 函数定义 ：
selective_scan_easy是主要的选择性扫描函数，接收多个输入参数并返回处理后的输出。 - 内部函数 ：
selective_scan_chunk处理每个块的输入数据，计算输出和状态。 - 数据预处理：对输入数据进行类型转换和维度调整，以便后续计算。
- 循环处理：使用循环对输入数据进行分块处理，更新状态并存储输出。
- 返回结果：根据参数决定是否返回最后的状态。
此代码实现了选择性扫描的基本逻辑，适用于处理时间序列数据的模型。
这个程序文件 test_selective_scan_easy.py 主要实现了一个名为 selective_scan_easy 的函数，该函数用于在深度学习模型中进行选择性扫描操作。该操作通常用于处理序列数据，特别是在递归神经网络（RNN）或类似的模型中。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（用于深度学习的主要库）、math、functools、pytest（用于测试）以及 einops（用于张量重排）。接着，定义了一个常量 MODE，可以选择不同的模式。
selective_scan_easy 函数的参数包括：
us：输入张量，形状为(B, G * D, L)，其中B是批量大小，G是组数，D是维度，L是序列长度。dts：时间增量张量，形状与us相同。As、Bs、Cs、Ds：用于计算的参数张量，分别表示不同的权重矩阵。delta_bias和delta_softplus：可选参数，用于调整时间增量。return_last_state：布尔值，指示是否返回最后的状态。chunksize：用于分块处理的大小。
在函数内部，首先定义了一个内部函数 selective_scan_chunk，用于处理输入的一个块。该函数实现了选择性扫描的核心逻辑，包括计算中间状态和输出。
接下来，函数对输入数据进行了一系列的预处理，包括数据类型转换、形状调整等。然后，函数使用循环对输入序列进行分块处理，调用 selective_scan_chunk 函数计算每个块的输出，并将结果存储在 oys 列表中。
最后，函数将所有块的输出合并，并根据需要返回最后的状态。返回的结果是一个张量，形状为 (B, -1, L)，其中 -1 表示维度的自动推导。
接下来，定义了一个 SelectiveScanEasy 类，继承自 torch.autograd.Function，用于实现自定义的前向和反向传播操作。该类的 forward 方法实现了选择性扫描的前向计算，backward 方法实现了反向传播计算，计算梯度。
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），这些版本可能在实现细节上有所不同，以优化性能或适应不同的使用场景。
最后，文件中包含了一个测试函数 test_selective_scan，使用 pytest 进行参数化测试，以验证选择性扫描函数的正确性。测试涉及多个参数组合，确保函数在各种情况下都能正常工作。
整体来看，这个程序文件实现了一个复杂的选择性扫描机制，结合了深度学习中的自定义操作和自动微分功能，适用于处理序列数据的任务。
10.5 SMPConv.py
以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：
python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 定义一个函数用于生成相对位置的坐标
def rel_pos(kernel_size):
# 生成一个从-1到1的线性空间，步数为kernel_size
tensors = [torch.linspace(-1, 1, steps=kernel_size) for _ in range(2)]
# 生成网格坐标
kernel_coord = torch.stack(torch.meshgrid(*tensors), dim=-0)
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 # 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，不会被视为模型参数
# 权重坐标初始化
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) # 权重坐标作为可训练参数
# 半径参数初始化
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
# 权重初始化
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) # 权重作为可训练参数
def forward(self, x):
# 生成卷积核并增加维度
kernels = self.make_kernels().unsqueeze(1)
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) # FP32卷积
elif x.dtype == torch.float16:
x = _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP16.apply(x, kernels) # FP16卷积
else:
raise TypeError("Only support fp32 and fp16, get {}".format(x.dtype)) # 抛出异常
return x
def make_kernels(self):
# 计算卷积核的差异
diff = self.weight_coord.unsqueeze(-2) - self.kernel_coord.reshape(1, 2, -1).transpose(1, 2) # [1, n_points, kernel_size^2, 2]
diff = diff.transpose(2, 3).reshape(1, self.n_points, 2, self.kernel_size, self.kernel_size) # 重新调整形状
diff = F.relu(1 - torch.sum(torch.abs(diff), dim=2) / self.radius) # 计算ReLU激活后的差异
# 计算卷积核
kernels = torch.matmul(self.weights, diff.reshape(1, self.n_points, -1)) # [1, planes, kernel_size*kernel_size]
kernels = kernels.reshape(1, self.planes, *self.kernel_coord.shape[2:]) # [1, planes, kernel_size, kernel_size]
kernels = kernels.squeeze(0) # 去掉多余的维度
kernels = torch.flip(kernels.permute(0, 2, 1), dims=(1,)) # 翻转卷积核
return kernels
# 定义SMPCNN类，继承自nn.Module
class SMPCNN(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, groups, n_points=None, n_points_divide=4):
super().__init__()
self.kernel_size = kernel_size
if n_points is None:
n_points = int((kernel_size**2) // n_points_divide) # 计算点的数量
padding = kernel_size // 2 # 计算填充
self.smp = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size,
stride=stride, padding=padding, dilation=1, groups=groups, n_points=n_points)
self.small_kernel = 5 # 小卷积核大小
self.small_conv = Conv(in_channels, out_channels, self.small_kernel, stride, self.small_kernel // 2, groups, act=False) # 小卷积层
def forward(self, inputs):
out = self.smp(inputs) # 通过SMP卷积层
out += self.small_conv(inputs) # 加上小卷积层的输出
return out代码核心部分说明：
rel_pos函数：生成卷积核的相对位置坐标，用于计算卷积核的相对位置。SMPConv类：自定义的卷积层，使用可训练的权重坐标和半径来生成卷积核，并根据输入数据类型选择合适的卷积实现。make_kernels方法：计算并生成卷积核，使用ReLU激活函数处理差异。SMPCNN类：结合了SMP卷积和小卷积层的网络结构，能够处理输入并输出特征图。
这个程序文件SMPConv.py主要实现了一种新的卷积模块，名为SMPConv，以及相关的网络结构和辅助函数。文件中使用了PyTorch库来构建神经网络模型，具体功能和结构如下：
首先，文件导入了必要的库，包括PyTorch的核心模块和一些自定义的模块。SMPConv类是文件的核心部分，它继承自nn.Module，表示一个可训练的神经网络模块。在__init__方法中，定义了多个参数，包括输出通道数、卷积核大小、采样点数、步幅、填充和分组卷积的设置。
rel_pos函数用于生成相对位置的坐标，创建一个形状为(1, 2, kernel_size^2)的张量，表示卷积核中每个点的相对位置。SMPConv类中还定义了make_kernels方法，该方法用于生成卷积核，通过计算权重坐标和相对位置坐标之间的差异，并应用ReLU激活函数，最终生成适用于卷积操作的核。
在forward方法中，输入数据经过make_kernels生成的卷积核进行卷积操作，使用了自定义的深度可分离卷积实现，支持FP32和FP16两种数据类型。
此外，文件中还定义了一些辅助函数，如get_conv2d、get_bn、conv_bn和conv_bn_relu，这些函数用于创建不同类型的卷积层和批归一化层。fuse_bn函数则用于将卷积层和批归一化层融合，以提高推理效率。
SMPCNN类是一个更复杂的网络结构，它结合了SMPConv和一个小卷积层，以实现更好的特征提取。SMPCNN_ConvFFN类则实现了一个前馈网络，包含两个逐点卷积层和一个GELU激活函数。
最后，SMPBlock类是一个基本的模块，包含两个逐点卷积层和一个大卷积层，采用残差连接和DropPath策略来提高网络的表现。
总体而言，这个文件实现了一种新型的卷积结构，结合了深度可分离卷积和其他卷积操作，旨在提高模型的表达能力和计算效率。
10.6 afpn.py
以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：
python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from ..modules.conv import Conv
# 定义基本的卷积块
class BasicBlock(nn.Module):
def __init__(self, filter_in, filter_out):
super(BasicBlock, self).__init__()
# 定义两个卷积层
self.conv1 = Conv(filter_in, filter_out, 3) # 第一个卷积层
self.conv2 = Conv(filter_out, filter_out, 3, act=False) # 第二个卷积层，不使用激活函数
def forward(self, x):
residual = x # 保存输入以便后续加回去
out = self.conv1(x) # 通过第一个卷积层
out = self.conv2(out) # 通过第二个卷积层
out += residual # 残差连接
return self.conv1.act(out) # 返回经过激活函数处理的输出
# 定义上采样模块
class Upsample(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, scale_factor=2):
super(Upsample, self).__init__()
# 定义上采样的卷积层和上采样操作
self.upsample = nn.Sequential(
Conv(in_channels, out_channels, 1), # 1x1卷积
nn.Upsample(scale_factor=scale_factor, mode='bilinear') # 双线性插值上采样
)
def forward(self, x):
return self.upsample(x) # 返回上采样后的结果
# 定义自适应特征融合模块（ASFF）
class ASFF_2(nn.Module):
def __init__(self, inter_dim=512):
super(ASFF_2, self).__init__()
self.inter_dim = inter_dim
compress_c = 8 # 压缩通道数
# 定义用于计算权重的卷积层
self.weight_level_1 = Conv(self.inter_dim, compress_c, 1)
self.weight_level_2 = Conv(self.inter_dim, compress_c, 1)
self.weight_levels = nn.Conv2d(compress_c * 2, 2, kernel_size=1) # 计算最终权重
self.conv = Conv(self.inter_dim, self.inter_dim, 3) # 最后的卷积层
def forward(self, input1, input2):
# 计算每个输入的权重
level_1_weight_v = self.weight_level_1(input1)
level_2_weight_v = self.weight_level_2(input2)
# 将权重拼接并计算最终权重
levels_weight_v = torch.cat((level_1_weight_v, level_2_weight_v), 1)
levels_weight = self.weight_levels(levels_weight_v)
levels_weight = F.softmax(levels_weight, dim=1) # 使用softmax归一化权重
# 融合输入特征
fused_out_reduced = input1 * levels_weight[:, 0:1, :, :] + input2 * levels_weight[:, 1:2, :, :]
out = self.conv(fused_out_reduced) # 通过卷积层
return out # 返回融合后的输出
# 定义主网络结构
class AFPN_P345(nn.Module):
def __init__(self, in_channels=[256, 512, 1024], out_channels=256, factor=4):
super(AFPN_P345, self).__init__()
# 定义输入通道到输出通道的卷积层
self.conv0 = Conv(in_channels[0], in_channels[0] // factor, 1)
self.conv1 = Conv(in_channels[1], in_channels[1] // factor, 1)
self.conv2 = Conv(in_channels[2], in_channels[2] // factor, 1)
# 定义特征提取的主体部分
self.body = BlockBody_P345([in_channels[0] // factor, in_channels[1] // factor, in_channels[2] // factor])
# 定义输出通道的卷积层
self.conv00 = Conv(in_channels[0] // factor, out_channels, 1)
self.conv11 = Conv(in_channels[1] // factor, out_channels, 1)
self.conv22 = Conv(in_channels[2] // factor, out_channels, 1)
def forward(self, x):
x0, x1, x2 = x # 输入特征图
# 通过卷积层处理输入
x0 = self.conv0(x0)
x1 = self.conv1(x1)
x2 = self.conv2(x2)
# 通过主体部分进行特征提取
out0, out1, out2 = self.body([x0, x1, x2])
# 通过输出卷积层
out0 = self.conv00(out0)
out1 = self.conv11(out1)
out2 = self.conv22(out2)
return [out0, out1, out2] # 返回输出特征图代码核心部分解释：
- BasicBlock: 实现了一个基本的卷积块，包含两个卷积层和残差连接。
- Upsample: 实现了上采样操作，使用1x1卷积和双线性插值。
- ASFF_2: 自适应特征融合模块，计算输入特征的权重并融合。
- AFPN_P345: 主网络结构，负责输入特征的处理和输出特征的生成。通过卷积层和自适应特征融合模块来实现特征提取和融合。
这些部分是构建更复杂网络的基础，提供了卷积、上采样和特征融合的基本功能。
这个程序文件 afpn.py 实现了一个自适应特征金字塔网络（AFPN），主要用于计算机视觉任务中的特征提取和融合。程序中定义了多个类，主要包括基本模块、上采样和下采样模块，以及自适应特征融合模块。以下是对代码的详细说明。
首先，程序导入了一些必要的库，包括 torch 和 torch.nn，并引入了一些自定义的卷积和模块。接着，定义了一个 BasicBlock 类，它是一个基本的残差块，包含两个卷积层和一个残差连接。这个块在特征提取中起到重要作用。
接下来，定义了多个上采样和下采样类（如 Upsample、Downsample_x2、Downsample_x4、Downsample_x8），这些类通过卷积和插值操作实现特征图的尺寸变化，以便在不同尺度的特征之间进行融合。
自适应特征融合模块（ASFF）是该网络的核心部分，分别定义了 ASFF_2、ASFF_3 和 ASFF_4 类。这些模块通过计算输入特征图的权重，来实现不同尺度特征的加权融合。每个 ASFF 模块根据输入特征图的数量不同而有所区别，使用了 softmax 函数来归一化权重，从而实现特征的自适应融合。
然后，定义了 BlockBody_P345 和 BlockBody_P2345 类，这些类实现了网络的主体结构，包含多个卷积块和自适应特征融合模块。它们通过对不同尺度的特征进行处理和融合，构建了一个多尺度特征提取网络。
AFPN_P345 和 AFPN_P2345 类是整个网络的顶层结构，负责输入特征的处理和输出特征的生成。它们通过调用之前定义的模块，完成特征的下采样、上采样和融合，并最终输出不同尺度的特征图。
此外，程序还提供了 BlockBody_P345_Custom 和 BlockBody_P2345_Custom 类，允许用户自定义使用的基本块类型，以便在不同的应用场景中灵活调整网络结构。
最后，整个程序通过定义多个类和模块，构建了一个灵活且强大的自适应特征金字塔网络，能够有效地处理多尺度特征，适用于各种计算机视觉任务。
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（由于版权原因，本博客仅提供【原始博客的链接】，原始博客提供下载链接）"的内容为准。
11.完整训练+Web前端界面+200+种全套创新点源码、数据集获取（由于版权原因，本博客仅提供【原始博客的链接】，原始博客提供下载链接）
参考原始博客1: https://gitee.com/Vision-Studios/2020-Tanks-3604
参考原始博客2: https://github.com/Qunmasj-Vision-Studio/2020-Tanks-3604