背景意义
研究背景与意义
随着信息技术的迅猛发展，二维码作为一种高效的信息载体，已广泛应用于商业、物流、医疗等多个领域。二维码的快速识别与解码能力，使其在数据传输、商品追踪及身份验证等方面发挥了重要作用。然而，二维码的有效识别不仅依赖于其清晰度和完整性，还受到环境因素、图像质量以及背景复杂度等多种因素的影响。因此，提升二维码的检测与识别精度，尤其是在复杂场景下的表现，成为了当前计算机视觉领域的重要研究课题。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的二维码与查找模式检测系统。通过对现有YOLO系列模型的优化，尤其是在处理实例分割任务方面，期望能够实现对二维码及其查找模式的精准识别。我们使用的数据集包含1300幅图像，涵盖了"finder-patterns"和"qr-codes"两个类别。这一数据集的构建，经过了严格的预处理和数据增强，以确保模型在训练过程中的泛化能力和鲁棒性。
在实际应用中，二维码的检测不仅需要快速响应，还要求在不同光照、角度及背景下保持高准确率。因此，研究二维码的检测技术，尤其是基于深度学习的实例分割方法，将为二维码的广泛应用提供技术支持。同时，该研究也将为其他图像识别任务提供借鉴，推动计算机视觉技术的进一步发展。通过对YOLOv11模型的改进与优化，期望能够为二维码的智能识别与应用提供新的解决方案，促进各行业的数字化转型与智能化升级。
图片效果
数据集信息
本项目数据集信息介绍
本项目旨在改进YOLOv11的二维码与查找模式检测系统，因此所使用的数据集专注于"Finder Pattern Segmentation"这一主题。该数据集包含两大类目标，分别为"finder-patterns"和"qr-codes"，总类别数量为2。这一数据集的构建旨在为算法提供丰富的训练样本，以提高其在实际应用中的识别精度和鲁棒性。
在数据集的构成上，"finder-patterns"类别主要包含各种形状和尺寸的查找模式图案，这些图案通常用于帮助二维码的解码过程。通过对这些查找模式的准确识别，系统能够更好地定位二维码，从而提高解码效率。另一方面，"qr-codes"类别则包含多种类型的二维码样本，这些二维码可能具有不同的内容、版本和纠错级别。通过对这两类目标的联合训练，系统不仅能够有效识别二维码本身，还能准确分离和定位其周围的查找模式。
数据集中的样本经过精心挑选和标注，确保其多样性和代表性，涵盖了不同的环境条件和光照变化。这种多样性使得模型在训练过程中能够学习到更广泛的特征，从而提升其在真实场景中的适应能力。此外，数据集还包含了一些挑战性样本，例如部分遮挡、模糊和低对比度的二维码，这些样本的引入有助于提高模型在复杂情况下的表现。
通过对该数据集的深入分析和应用，我们期望能够显著提升YOLOv11在二维码与查找模式检测任务中的性能，使其在各种实际应用场景中更加高效和可靠。
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 math
import torch
from torch import nn
from einops.layers.torch import Rearrange
定义一个二维卷积类，带有特定的权重处理
class Conv2d_cd(nn.Module):
def init (self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1,
padding=1, dilation=1, groups=1, bias=False, theta=1.0):
super(Conv2d_cd, self).init ()
初始化卷积层
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=bias)
self.theta = theta # 用于权重调整的参数
def get_weight(self):
# 获取卷积层的权重
conv_weight = self.conv.weight
conv_shape = conv_weight.shape
# 重排权重形状
conv_weight = Rearrange('c_in c_out k1 k2 -> c_in c_out (k1 k2)')(conv_weight)
# 创建一个新的权重张量
conv_weight_cd = torch.zeros(conv_shape[0], conv_shape[1], 3 * 3, device=conv_weight.device, dtype=conv_weight.dtype)
# 将原权重复制到新权重中
conv_weight_cd[:, :, :] = conv_weight[:, :, :]
# 调整权重，使其符合特定的卷积操作
conv_weight_cd[:, :, 4] = conv_weight[:, :, 4] - conv_weight[:, :, :].sum(2)
# 重排回原来的形状
conv_weight_cd = Rearrange('c_in c_out (k1 k2) -> c_in c_out k1 k2', k1=conv_shape[2], k2=conv_shape[3])(conv_weight_cd)
return conv_weight_cd, self.conv.bias # 返回调整后的权重和偏置定义一个包含多个卷积层的反卷积类
class DEConv(nn.Module):
def init (self, dim):
super(DEConv, self).init ()
初始化多个不同类型的卷积层
self.conv1_1 = Conv2d_cd(dim, dim, 3, bias=True)
self.conv1_2 = Conv2d_cd(dim, dim, 3, bias=True) # 这里可以替换为其他卷积类
self.conv1_3 = Conv2d_cd(dim, dim, 3, bias=True) # 这里可以替换为其他卷积类
self.conv1_4 = Conv2d_cd(dim, dim, 3, bias=True) # 这里可以替换为其他卷积类
self.conv1_5 = nn.Conv2d(dim, dim, 3, padding=1, bias=True)
self.bn = nn.BatchNorm2d(dim) # 批归一化层
self.act = nn.ReLU() # 激活函数
def forward(self, x):
# 前向传播
w1, b1 = self.conv1_1.get_weight()
w2, b2 = self.conv1_2.get_weight()
w3, b3 = self.conv1_3.get_weight()
w4, b4 = self.conv1_4.get_weight()
w5, b5 = self.conv1_5.weight, self.conv1_5.bias
# 将所有卷积层的权重和偏置相加
w = w1 + w2 + w3 + w4 + w5
b = b1 + b2 + b3 + b4 + b5
# 使用合并后的权重和偏置进行卷积操作
res = nn.functional.conv2d(input=x, weight=w, bias=b, stride=1, padding=1, groups=1)
# 进行批归一化
res = self.bn(res)
return self.act(res) # 返回激活后的结果
def switch_to_deploy(self):
# 切换到部署模式，合并权重和偏置
w1, b1 = self.conv1_1.get_weight()
w2, b2 = self.conv1_2.get_weight()
w3, b3 = self.conv1_3.get_weight()
w4, b4 = self.conv1_4.get_weight()
w5, b5 = self.conv1_5.weight, self.conv1_5.bias
# 合并权重和偏置
self.conv1_5.weight = torch.nn.Parameter(w1 + w2 + w3 + w4 + w5)
self.conv1_5.bias = torch.nn.Parameter(b1 + b2 + b3 + b4 + b5)
# 删除不再需要的卷积层
del self.conv1_1
del self.conv1_2
del self.conv1_3
del self.conv1_4示例代码，创建模型并进行前向传播
if name == 'main ':
data = torch.randn((1, 128, 64, 64)).cuda() # 创建随机输入数据
model = DEConv(128).cuda() # 初始化模型
output1 = model(data) # 前向传播
model.switch_to_deploy() # 切换到部署模式
output2 = model(data) # 再次前向传播
print(torch.allclose(output1, output2)) # 检查输出是否一致
代码说明：
卷积类：Conv2d_cd类定义了一个卷积层，并提供了一个get_weight方法来获取调整后的权重和偏置。
反卷积类：DEConv类包含多个卷积层，并在前向传播中合并这些层的权重和偏置。switch_to_deploy方法用于在部署时合并权重，减少计算开销。
前向传播：在forward方法中，使用合并后的权重进行卷积操作，并通过批归一化和激活函数处理输出。
示例代码：在__main__部分，创建了一个输入数据并通过模型进行前向传播，最后检查两次前向传播的输出是否一致。
这个程序文件 deconv.py 定义了一些自定义的卷积层和一个名为 DEConv 的主模型。以下是对代码的详细说明。
首先，文件导入了必要的库，包括 math、torch 和 torch.nn，以及 einops 库中的 Rearrange 类用于张量重排。还导入了自定义的 Conv 模块和 fuse_conv_and_bn 函数。
接下来，定义了多个卷积层类，分别是 Conv2d_cd、Conv2d_ad、Conv2d_rd、Conv2d_hd 和 Conv2d_vd。这些类都继承自 nn.Module，并在初始化时创建了一个标准的二维卷积层 nn.Conv2d。每个类都有一个 get_weight 方法，用于获取卷积层的权重，并根据特定的逻辑进行处理。
Conv2d_cd 类在 get_weight 方法中将卷积权重重排并进行处理，确保权重的某些元素相加为零。
Conv2d_ad 类则在 get_weight 方法中对权重进行变换，使用了一个参数 theta 来调整权重。
Conv2d_rd 类的 forward 方法实现了条件卷积操作，根据 theta 的值选择不同的卷积方式。
Conv2d_hd 和 Conv2d_vd 类则实现了类似的权重处理逻辑，主要用于处理一维卷积。
然后，定义了 DEConv 类，这是一个更复杂的模型。它在初始化时创建了多个自定义卷积层，并定义了一个批归一化层和一个激活函数。forward 方法中，模型首先通过各个卷积层获取权重和偏置，然后将它们相加，最后通过 nn.functional.conv2d 进行卷积操作。如果存在批归一化层，则对输出进行归一化处理。
DEConv 类还定义了一个 switch_to_deploy 方法，用于在推理阶段合并卷积层的权重和偏置，以减少计算开销。这个方法将所有卷积层的权重和偏置合并到最后一个卷积层中，并删除不再需要的卷积层。
最后，在 main 块中，创建了一个随机输入数据，并实例化 DEConv 模型。通过模型的 forward 方法计算输出，并在调用 switch_to_deploy 方法后再次计算输出，最后验证两个输出是否相同。
总体来说，这个文件实现了一种自定义的卷积神经网络结构，提供了多种卷积操作的变体，并在推理阶段优化了计算效率。
10.4 fast_kan_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
class RadialBasisFunction(nn.Module):
def init (self, grid_min: float = -2., grid_max: float = 2., num_grids: int = 8, denominator: float = None):
super().init ()
生成一个线性空间，范围从grid_min到grid_max，包含num_grids个点
grid = torch.linspace(grid_min, grid_max, num_grids)
将生成的grid参数化，不需要梯度更新
self.grid = torch.nn.Parameter(grid, requires_grad=False)
设置分母，用于控制基函数的平滑度
self.denominator = denominator or (grid_max - grid_min) / (num_grids - 1)
def forward(self, x):
# 计算径向基函数的输出
# x[..., None]将x的最后一个维度扩展为1，以便与grid进行广播
return torch.exp(-((x[..., None] - self.grid) / self.denominator) ** 2)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):
super(FastKANConvNDLayer, self).init ()
初始化各类参数
self.inputdim = input_dim
self.outdim = output_dim
self.kernel_size = kernel_size
self.padding = padding
self.stride = stride
self.dilation = dilation
self.groups = groups
self.ndim = ndim
self.grid_size = grid_size
self.base_activation = base_activation()
self.grid_range = grid_range
# 验证输入参数的有效性
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)])
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 = None
if dropout > 0:
if ndim == 1:
self.dropout = nn.Dropout1d(p=dropout)
if ndim == 2:
self.dropout = nn.Dropout2d(p=dropout)
if ndim == 3:
self.dropout = nn.Dropout3d(p=dropout)
# 使用Kaiming均匀分布初始化卷积层的权重
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):
# 对输入应用基础激活函数，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)
# 计算样条基函数
spline_basis = self.rbf(self.layer_norm[group_index](x))
spline_basis = spline_basis.moveaxis(-1, 2).flatten(1, 2) # 调整维度以适应卷积
spline_output = self.spline_conv[group_index](spline_basis)
# 将基础输出和样条输出相加
x = base_output + spline_output
return x
def forward(self, x):
# 将输入按组拆分
split_x = torch.split(x, self.inputdim // self.groups, dim=1)
output = []
for group_ind, _x in enumerate(split_x):
y = self.forward_fast_kan(_x.clone(), group_ind)
output.append(y.clone())
# 将所有组的输出拼接在一起
y = torch.cat(output, dim=1)
return y代码说明：
RadialBasisFunction：实现了一个径向基函数，输入一个张量x，输出基于grid的高斯型函数值。
FastKANConvNDLayer：这是一个通用的卷积层实现，支持多维卷积（1D, 2D, 3D），包括基础卷积和样条卷积。它会对输入进行分组处理，并在每个组上应用不同的卷积和归一化操作。
forward_fast_kan：这是该层的前向传播函数，计算基础卷积和样条卷积的输出，并将它们相加。
forward：对输入进行分组处理，并对每个组调用forward_fast_kan，最后将所有组的输出拼接在一起。
这个程序文件定义了一个用于快速卷积神经网络的模块，主要包括了径向基函数（Radial Basis Function）和一个多维卷积层（FastKANConvNDLayer），以及针对一维、二维和三维卷积的具体实现类。
首先，RadialBasisFunction类是一个自定义的神经网络模块，主要用于生成径向基函数。它的构造函数接受一些参数，包括网格的最小值和最大值、网格的数量以及分母的值。网格是通过torch.linspace生成的，并被定义为一个不可训练的参数。forward方法则实现了径向基函数的计算，返回一个基于输入x和网格的输出。
接下来，FastKANConvNDLayer类是一个多维卷积层的实现，支持不同维度的卷积操作。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能够被分组数整除。该类内部创建了基础卷积层、样条卷积层和层归一化层，并初始化权重。forward_fast_kan方法实现了快速KAN卷积的前向传播逻辑，先通过基础卷积和激活函数处理输入，然后通过样条基函数进行处理，最后将两者的输出相加。forward方法则将输入按照分组进行拆分，并对每个分组调用forward_fast_kan进行处理，最后将结果拼接成输出。
此外，FastKANConv3DLayer、FastKANConv2DLayer和FastKANConv1DLayer类分别继承自FastKANConvNDLayer，并针对三维、二维和一维卷积进行了具体实现。它们在构造函数中指定了相应的卷积和归一化类（如nn.Conv3d、nn.Conv2d和nn.Conv1d），以便于使用不同维度的卷积操作。
整体而言，这个程序文件实现了一个灵活且高效的卷积神经网络模块，能够处理多维数据，并通过径向基函数和样条卷积增强模型的表达能力。
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