【完整源码+数据集+部署教程】海上场景水上交通物体检测图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-HGNetV2

背景意义

研究背景与意义

随着全球水上交通的快速发展，海洋运输和水上活动的安全性与效率愈发受到重视。水上交通中涉及的多种物体，如商船、渔船、标志浮标以及其他障碍物，常常对航行安全构成威胁。因此，开发高效的物体检测与图像分割系统，能够实时识别和分类这些物体，成为了提升水上交通安全的重要手段。基于改进YOLOv11的海上场景水上交通物体检测图像分割系统，旨在利用深度学习技术，针对复杂的海洋环境，提供一种高效、准确的解决方案。

本研究所使用的数据集包含3600幅图像，涵盖了13个类别，包括商船、渔船、乘客船、标志浮标等。这些类别的多样性使得模型在训练过程中能够学习到丰富的特征，从而在实际应用中提高识别精度。尤其是在海上场景中，光照变化、波浪干扰以及背景复杂性等因素，都会对物体检测造成挑战。因此，改进YOLOv11模型的设计与训练，将为提升系统的鲁棒性和准确性提供可能。

此外，图像分割技术的引入，使得系统不仅能够识别物体的类别，还能精确地定位物体的边界。这对于后续的水上交通管理、事故预警以及自动驾驶等应用具有重要意义。通过对水上交通环境的深入分析与研究，本项目将为智能水上交通系统的建设提供理论支持和技术保障，推动海洋安全管理的智能化进程。总之，本研究不仅具有重要的学术价值，还有助于提升实际应用中的水上交通安全与效率，具有广泛的社会意义。

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名为"Prototype-Dataset-May"，旨在为改进YOLOv11的海上场景水上交通物体检测图像分割系统提供丰富的训练数据。该数据集涵盖了13个类别，具体包括：Buoy-Marker（浮标标记）、Commercial Vessel（商船）、Fishing Boat（渔船）、Land（陆地）、Other Obstacle（其他障碍物）、POV Vessel（视角船只）、Passenger Vessel（客船）、Person（人）、Powerboat（动力艇）、Sailboat（帆船）、Sky（天空）、Small Craft（小型船只）以及Water（水面）。这些类别的多样性确保了模型在不同海上场景中的适应性和准确性。

数据集中的图像均为高分辨率，涵盖了多种天气和光照条件下的海上环境，确保了训练数据的多样性和真实性。每个类别的样本数量经过精心设计，以确保模型在训练过程中能够充分学习到每种物体的特征。此外，数据集还包含了标注信息，提供了每个物体在图像中的精确位置和形状，这对于图像分割任务至关重要。

通过使用"Prototype-Dataset-May"数据集，研究团队能够有效地训练和优化YOLOv11模型，使其在海上交通物体检测中表现出色。该数据集不仅为模型提供了必要的训练基础，还为后续的测试和验证阶段奠定了坚实的基础。随着模型的不断改进，期望能够在实际应用中实现更高的检测精度和更快的响应速度，从而提升海上交通安全和管理效率。

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.nn as nn

import torch

定义一个用于替换BatchNorm层的函数

def replace_batchnorm(net):

for child_name, child in net.named_children():

如果子模块有fuse_self方法，进行融合

if hasattr(child, 'fuse_self'):

fused = child.fuse_self()

setattr(net, child_name, fused)

replace_batchnorm(fused)

如果子模块是BatchNorm2d，替换为Identity层

elif isinstance(child, torch.nn.BatchNorm2d):

setattr(net, child_name, torch.nn.Identity())

else:

replace_batchnorm(child)

定义一个函数，用于确保通道数是可被8整除的

def _make_divisible(v, divisor, min_value=None):

if min_value is None:

min_value = divisor

new_v = max(min_value, int(v + divisor / 2) // divisor * divisor)

确保向下取整不会减少超过10%

if new_v < 0.9 * v:

new_v += divisor

return new_v

定义一个包含卷积和BatchNorm的模块

class Conv2d_BN(torch.nn.Sequential):

def init (self, a, b, ks=1, stride=1, pad=0, dilation=1, groups=1, bn_weight_init=1):

super().init ()

添加卷积层

self.add_module('c', torch.nn.Conv2d(a, b, ks, stride, pad, dilation, groups, bias=False))

添加BatchNorm层

self.add_module('bn', torch.nn.BatchNorm2d(b))

初始化BatchNorm的权重

torch.nn.init.constant_(self.bn.weight, bn_weight_init)

torch.nn.init.constant_(self.bn.bias, 0)

@torch.no_grad()
def fuse_self(self):
    # 融合卷积层和BatchNorm层
    c, bn = self._modules.values()
    w = bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5
    w = c.weight * w[:, None, None, None]
    b = bn.bias - bn.running_mean * bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5
    m = torch.nn.Conv2d(w.size(1) * self.c.groups, w.size(0), w.shape[2:], stride=self.c.stride, padding=self.c.padding, dilation=self.c.dilation, groups=self.c.groups)
    m.weight.data.copy_(w)
    m.bias.data.copy_(b)
    return m

定义残差模块

class Residual(torch.nn.Module):

def init (self, m, drop=0.):

super().init ()

self.m = m # 模块

self.drop = drop # 丢弃率

def forward(self, x):
    # 在训练时根据丢弃率决定是否添加残差
    if self.training and self.drop > 0:
        return x + self.m(x) * torch.rand(x.size(0), 1, 1, 1, device=x.device).ge_(self.drop).div(1 - self.drop).detach()
    else:
        return x + self.m(x)

@torch.no_grad()
def fuse_self(self):
    # 融合残差模块
    if isinstance(self.m, Conv2d_BN):
        m = self.m.fuse_self()
        identity = torch.ones(m.weight.shape[0], m.weight.shape[1], 1, 1)
        identity = torch.nn.functional.pad(identity, [1, 1, 1, 1])
        m.weight += identity.to(m.weight.device)
        return m
    else:
        return self

定义RepViTBlock模块

class RepViTBlock(nn.Module):

def init (self, inp, hidden_dim, oup, kernel_size, stride, use_se, use_hs):

super(RepViTBlock, self).init ()

assert stride in [1, 2]

self.identity = stride == 1 and inp == oup # 判断是否为身份映射

assert(hidden_dim == 2 * inp) # 隐藏层维度为输入维度的两倍

    if stride == 2:
        # 如果步幅为2，构建token混合和通道混合
        self.token_mixer = nn.Sequential(
            Conv2d_BN(inp, inp, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups=inp),
            SqueezeExcite(inp, 0.25) if use_se else nn.Identity(),
            Conv2d_BN(inp, oup, ks=1, stride=1, pad=0)
        )
        self.channel_mixer = Residual(nn.Sequential(
            Conv2d_BN(oup, 2 * oup, 1, 1, 0),
            nn.GELU() if use_hs else nn.GELU(),
            Conv2d_BN(2 * oup, oup, 1, 1, 0, bn_weight_init=0),
        ))
    else:
        assert(self.identity)
        self.token_mixer = nn.Sequential(
            RepVGGDW(inp),
            SqueezeExcite(inp, 0.25) if use_se else nn.Identity(),
        )
        self.channel_mixer = Residual(nn.Sequential(
            Conv2d_BN(inp, hidden_dim, 1, 1, 0),
            nn.GELU() if use_hs else nn.GELU(),
            Conv2d_BN(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bn_weight_init=0),
        ))

def forward(self, x):
    return self.channel_mixer(self.token_mixer(x))

定义RepViT模型

class RepViT(nn.Module):

def init (self, cfgs):

super(RepViT, self).init ()

self.cfgs = cfgs # 配置参数

input_channel = self.cfgs[0][2] # 输入通道数

构建第一个层

patch_embed = torch.nn.Sequential(Conv2d_BN(3, input_channel // 2, 3, 2, 1), torch.nn.GELU(),

Conv2d_BN(input_channel // 2, input_channel, 3, 2, 1))

layers = [patch_embed]

构建反向残差块

block = RepViTBlock

for k, t, c, use_se, use_hs, s in self.cfgs:

output_channel = _make_divisible(c, 8)

exp_size = _make_divisible(input_channel * t, 8)

layers.append(block(input_channel, exp_size, output_channel, k, s, use_se, use_hs))

input_channel = output_channel

self.features = nn.ModuleList(layers)

def forward(self, x):
    for f in self.features:
        x = f(x)
    return x

示例：构建RepViT模型

if name == 'main ':

cfgs = [

k, t, c, SE, HS, s

3, 2, 64, 1, 0, 1\], \[3, 2, 64, 0, 0, 1\], # 更多配置...

model = RepViT(cfgs) # 创建模型实例

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

代码核心部分解释：

BatchNorm替换：replace_batchnorm函数用于将模型中的BatchNorm层替换为Identity层，以便在推理时加速计算。

可被8整除的通道数：_make_divisible函数确保网络中所有层的通道数都是8的倍数，以符合特定的硬件要求。

卷积和BatchNorm组合：Conv2d_BN类封装了卷积层和BatchNorm层，并提供了融合的方法。

残差连接：Residual类实现了残差连接的逻辑，允许在训练时使用随机丢弃。

RepViTBlock：这是RepViT模型的基本构建块，负责处理输入特征的混合和通道的转换。

RepViT模型：RepViT类构建了整个模型，接受配置参数并按顺序添加各个块。

通过这些核心部分的组合，构建了一个高效的视觉Transformer模型。

这个程序文件 repvit.py 实现了一个基于 RepVGG 架构的视觉模型，结合了深度学习中的卷积神经网络（CNN）和注意力机制。代码中使用了 PyTorch 框架，并且包含了一些特定的模块和功能，以下是对代码的详细讲解。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 的神经网络模块 torch.nn、NumPy 以及 timm 库中的 SqueezeExcite 模块。all 列表定义了可以被外部导入的模型名称。

接下来，定义了一个 replace_batchnorm 函数，用于在模型中替换掉所有的 Batch Normalization 层。这是为了在推理阶段提高模型的效率，通过将卷积层和 Batch Normalization 层融合成一个卷积层来减少计算量。

_make_divisible 函数用于确保模型中所有层的通道数都是可被 8 整除的，这对于某些硬件加速器的优化是必要的。

Conv2d_BN 类继承自 torch.nn.Sequential，它将卷积层和 Batch Normalization 层组合在一起，并提供了一个 fuse_self 方法，用于融合这两个层以提高推理速度。

Residual 类实现了残差连接，允许输入通过一个模块后与原始输入相加，支持在训练时随机丢弃部分输出以增强模型的鲁棒性。

RepVGGDW 类实现了一个特定的卷积块，结合了深度可分离卷积和残差连接，允许通过融合方法优化推理性能。

RepViTBlock 类是模型的基本构建块，包含了通道混合和令牌混合的功能，使用了 SqueezeExcite 模块来增强特征表达能力。

RepViT 类是整个模型的主体，负责构建网络结构。它根据配置列表构建多个 RepViTBlock，并在前向传播中提取特征。

switch_to_deploy 方法用于将模型切换到推理模式，主要是调用 replace_batchnorm 函数来优化模型。

update_weight 函数用于更新模型的权重，确保新权重与模型的结构匹配。

最后，定义了多个函数（如 repvit_m0_9, repvit_m1_0, 等），这些函数用于构建不同配置的 RepViT 模型，并可以选择加载预训练权重。

在 main 部分，示例代码展示了如何实例化一个模型并进行前向传播，输入为一个随机生成的张量，输出则是模型在不同层的特征图的尺寸。

整体来看，这个文件实现了一个灵活且高效的视觉模型，适用于各种计算机视觉任务，并且通过合理的设计和模块化的实现，提高了模型的可维护性和可扩展性。

10.4 activation.py

import torch

import torch.nn as nn

class AGLU(nn.Module):

"""AGLU激活函数模块，来自https://github.com/kostas1515/AGLU。"""

def __init__(self, device=None, dtype=None) -> None:
    """初始化AGLU激活函数模块。"""
    super().__init__()
    # 使用Softplus作为基础激活函数，beta设置为-1.0
    self.act = nn.Softplus(beta=-1.0)
    # 初始化lambda参数，并将其设置为可学习的参数
    self.lambd = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  # lambda参数
    # 初始化kappa参数，并将其设置为可学习的参数
    self.kappa = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  # kappa参数

def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    """计算AGLU激活函数的前向传播。"""
    # 将lambda参数限制在最小值0.0001，以避免数值不稳定
    lam = torch.clamp(self.lambd, min=0.0001)
    # 计算AGLU激活函数的输出
    return torch.exp((1 / lam) * self.act((self.kappa * x) - torch.log(lam)))

代码注释说明：

AGLU类：定义了一个自定义的激活函数模块，继承自nn.Module。

初始化方法__init__：

self.act：使用Softplus作为基础激活函数。

self.lambd和self.kappa：这两个参数是可学习的，初始化为均匀分布的随机值，并使用nn.Parameter使其成为模型的一部分。

前向传播方法forward：

lam：对lambd参数进行限制，确保其不小于0.0001，以避免在后续计算中出现数值不稳定。

返回值：计算并返回AGLU激活函数的输出，公式中结合了Softplus激活和参数lambda与kappa的影响。

这个程序文件定义了一个名为 activation.py 的模块，主要用于实现一种统一的激活函数，称为 AGLU（Adaptive Gated Linear Unit）。该模块使用了 PyTorch 框架，包含了一个名为 AGLU 的类，继承自 nn.Module，这是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类。

在 AGLU 类的初始化方法 init 中，首先调用了父类的构造函数 super().init()，以确保正确初始化基类。接着，定义了一个激活函数 self.act，使用了 nn.Softplus，其参数 beta 被设置为 -1.0。Softplus 是一种平滑的激活函数，类似于 ReLU，但在零附近更加平滑。

此外，类中还定义了两个可学习的参数 self.lambd 和 self.kappa，它们分别用于控制激活函数的行为。这两个参数通过 nn.Parameter 声明，并使用 torch.init.uniform_ 方法进行初始化，确保它们在给定的设备和数据类型上随机生成。

在 forward 方法中，定义了前向传播的计算过程。输入参数 x 是一个张量，表示神经网络的输入。在方法内部，首先对 self.lambd 进行限制，确保其值不小于 0.0001，以避免在后续计算中出现除以零的情况。然后，使用公式计算激活值：首先计算 self.kappa * x，再减去 torch.log(lam)，最后将结果传入 self.act，并根据 lam 的值进行指数运算，得到最终的激活输出。

总体来说，这个模块实现了一种新的激活函数，结合了可学习的参数，旨在提高神经网络的表现。

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