【完整源码+数据集+部署教程】遥感森林砍伐检测系统源码和数据集：改进yolo11-SWC

背景意义

研究背景与意义

随着全球对森林资源的依赖日益加深，森林砍伐问题愈发凸显，成为生态环境保护和可持续发展面临的重要挑战之一。森林不仅是地球生态系统的重要组成部分，还是生物多样性保护的关键所在。森林的消失不仅导致了栖息地的破坏，还加剧了气候变化，影响了水循环和土壤质量。因此，及时、准确地监测森林砍伐情况，对于制定有效的环境保护政策和管理措施至关重要。

近年来，遥感技术的快速发展为森林监测提供了新的解决方案。通过卫星影像和无人机图像等遥感数据，研究人员能够获取大范围的森林覆盖信息。然而，传统的人工监测方法不仅耗时耗力，而且难以应对大规模数据的处理需求。因此，基于深度学习的自动化检测系统应运而生，成为提高森林砍伐监测效率的重要工具。

在众多深度学习模型中，YOLO（You Only Look Once）系列因其高效的实时目标检测能力而受到广泛关注。YOLOv11作为该系列的最新版本，具备更强的特征提取和分类能力，能够在复杂的自然环境中实现高精度的目标检测。通过对YOLOv11进行改进，我们可以更好地适应遥感图像的特点，提高对森林砍伐和森林区域的检测精度。

本研究将基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的遥感森林砍伐检测系统。我们将利用包含4400幅图像的Defo_forest数据集，该数据集专门针对森林砍伐和森林区域进行了标注，涵盖了两类重要的生态信息。通过对该数据集的深入分析和模型训练，我们期望能够显著提升森林砍伐的检测准确率，为相关决策提供科学依据，推动生态环境保护的可持续发展。

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"Defo_forest"，旨在为改进YOLOv11的遥感森林砍伐检测系统提供高质量的训练数据。该数据集专注于遥感影像中的森林砍伐现象，包含两大主要类别：砍伐（deforestation）和森林（forest）。通过对这两类的精确标注，数据集为模型的训练提供了清晰的目标，使其能够有效地区分被砍伐的区域与健康的森林覆盖。

在数据集的构建过程中，研究团队收集了来自不同地理区域的遥感影像，确保数据的多样性和代表性。这些影像涵盖了不同季节、不同气候条件下的森林景观，旨在增强模型的泛化能力。每幅影像经过精细的标注，确保每个像素的分类准确无误，从而为YOLOv11的训练提供了坚实的基础。

数据集的设计不仅关注于图像的数量，还特别注重图像的质量和多样性。为了确保模型能够适应不同的环境变化，数据集中包含了多种不同类型的森林生态系统，如热带雨林、温带森林和针叶林等。这种多样性使得模型在面对不同类型的森林砍伐时，能够展现出更强的适应性和准确性。

此外，数据集还包含了多种标注信息，例如砍伐的面积、砍伐的时间段等，这些信息将有助于深入分析森林砍伐的动态变化，进而为相关政策的制定提供数据支持。通过对"Defo_forest"数据集的深入挖掘与分析，本项目希望能够推动遥感技术在森林保护与管理中的应用，为实现可持续发展目标贡献力量。

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

from einops import rearrange

class LayerNorm2d(nn.Module):

"""二维层归一化类"""

def init (self, normalized_shape, eps=1e-6, elementwise_affine=True):

super().init ()

初始化LayerNorm，normalized_shape为需要归一化的形状

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()
    # 对转换后的张量进行归一化
    x = self.norm(x)
    # 将归一化后的张量形状转换回 (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，用于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) # 旋转90度

xs[:, 2:4] = torch.flip(xs[:, 0:2], dims=[-1]) # 反转

return xs

@staticmethod
def backward(ctx, ys: torch.Tensor):
    B, C, H, W = ctx.shape
    L = H * W
    # 反向传播计算
    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, oflex=True):

确保输入张量是连续的

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()

    # 处理输入维度
    if B.dim() == 3:
        B = B.unsqueeze(dim=1)
        ctx.squeeze_B = True
    if C.dim() == 3:
        C = C.unsqueeze(dim=1)
        ctx.squeeze_C = True
    
    ctx.delta_softplus = delta_softplus
    ctx.backnrows = backnrows
    
    # 调用CUDA核心的前向函数
    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_tensors
    if dout.stride(-1) != 1:
        dout = dout.contiguous()
    # 调用CUDA核心的反向函数
    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,

nrows=-1,

backnrows=-1,

delta_softplus=True,

to_dtype=True,

force_fp32=False,

ssoflex=True,

):

"""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

# 交叉扫描
xs = CrossScan.apply(x)

# 计算双重投影
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))  # 计算A的值
Bs = Bs.contiguous()
Cs = Cs.contiguous()
Ds = Ds.to(torch.float)  # 将Ds转换为浮点数
delta_bias = dt_projs_bias.view(-1).to(torch.float)

# 选择性扫描
ys: torch.Tensor = SelectiveScan.apply(
    xs, dts, As, Bs, Cs, Ds, delta_bias, delta_softplus
).view(B, K, -1, H, W)

# 合并结果
y: torch.Tensor = CrossMerge.apply(ys)

# 归一化输出
y = out_norm(y).view(B, H, W, -1)

return (y.to(x.dtype) if to_dtype else y)

class SS2D(nn.Module):

"""SS2D模块"""

def init (self, d_model=96, d_state=16, ssm_ratio=2.0, act_layer=nn.SiLU, dropout=0.0):

super().init ()

self.in_proj = nn.Conv2d(d_model, d_model * ssm_ratio, kernel_size=1)

self.act = act_layer()

self.out_proj = nn.Conv2d(d_model * ssm_ratio, d_model, kernel_size=1)

self.dropout = nn.Dropout(dropout)

def forward(self, x: torch.Tensor):
    x = self.in_proj(x)
    x = self.act(x)
    x = self.dropout(x)
    x = self.out_proj(x)
    return x

class VSSBlock_YOLO(nn.Module):

"""VSSBlock_YOLO模块"""

def init (self, in_channels: int, hidden_dim: int, drop_path: float):

super().init ()

self.proj_conv = nn.Conv2d(in_channels, hidden_dim, kernel_size=1)

self.ss2d = SS2D(d_model=hidden_dim)

self.drop_path = DropPath(drop_path)

def forward(self, input: torch.Tensor):
    input = self.proj_conv(input)
    x = self.ss2d(input)
    x = input + self.drop_path(x)  # 残差连接
    return x

代码核心部分说明：

LayerNorm2d: 实现了二维层归一化，用于对图像数据进行归一化处理。

CrossScan: 实现了交叉扫描操作，生成不同方向的特征图，方便后续处理。

SelectiveScanCore: 实现了选择性扫描的前向和反向传播逻辑，核心用于处理输入数据的选择性扫描。

cross_selective_scan: 结合了交叉扫描和选择性扫描的操作，处理输入数据并进行投影。

SS2D: 实现了一个简单的SSM（状态空间模型）模块，包含输入投影、激活函数和输出投影。

VSSBlock_YOLO: 组合了输入投影、SSM模块和残差连接，形成YOLO模型中的一个重要模块。

这些核心部分共同构成了一个用于视觉任务的深度学习模型，利用状态空间模型和选择性扫描等技术来提高模型的性能。

这个程序文件 mamba_yolo.py 是一个实现了 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，主要用于构建和训练深度学习模型，特别是涉及到视觉任务的模型。以下是对代码的详细讲解。

首先，文件导入了一些必要的库，包括 torch 和 torch.nn，以及一些用于张量操作的工具，如 einops 和 timm。这些库提供了深度学习所需的基本功能。

接下来，定义了一个 LayerNorm2d 类，继承自 nn.Module，用于实现二维层归一化。该类在 forward 方法中对输入张量进行维度重排，以适应 LayerNorm 的输入格式。

autopad 函数用于自动计算卷积操作的填充，以确保输出与输入具有相同的空间维度。它根据给定的卷积核大小和膨胀因子计算所需的填充。

接下来的几个类 CrossScan、CrossMerge 和 SelectiveScanCore 实现了交叉扫描和选择性扫描的功能。这些功能主要用于处理输入特征图，以便在模型中进行更高效的特征提取和信息融合。CrossScan 类负责将输入张量的不同维度进行组合，而 CrossMerge 则用于将处理后的张量合并回原始形状。SelectiveScanCore 则实现了选择性扫描的前向和反向传播，主要用于加速模型的训练过程。

cross_selective_scan 函数是一个封装函数，整合了选择性扫描的各个部分，处理输入特征图并应用相关的权重和偏置。它还支持不同的归一化操作，以便在模型的不同阶段进行特征标准化。

SS2D 类是一个核心模块，结合了选择性扫描和卷积操作。它的构造函数定义了输入和输出的维度、卷积核大小、激活函数等参数。forward 方法实现了数据的前向传播，包括输入的投影、卷积操作和选择性扫描。

RGBlock 和 LSBlock 类分别实现了残差连接和局部自适应归一化的功能。这些模块用于构建更复杂的网络结构，增强模型的表达能力。

XSSBlock 和 VSSBlock_YOLO 类则是更高级的模块，结合了前面定义的所有功能。它们在构造函数中定义了多个子模块，并在 forward 方法中实现了复杂的前向传播逻辑。

SimpleStem 类用于模型的初始特征提取，定义了一个简单的卷积网络结构。VisionClueMerge 类则实现了特征图的合并操作，通常用于多尺度特征融合。

整体来看，这个文件实现了一个复杂的深度学习模型，结合了选择性扫描、卷积操作和多种归一化技术，旨在提高目标检测任务的性能。代码结构清晰，模块化设计使得各个部分易于理解和维护。

10.4 SMPConv.py

以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要包括 SMPConv、SMPCNN、SMPCNN_ConvFFN 和 SMPBlock 类的实现。注释详细解释了每个部分的功能和逻辑。

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

定义一个相对位置的函数，生成相对坐标

def rel_pos(kernel_size):

tensors = [torch.linspace(-1, 1, steps=kernel_size) for _ in range(2)]

kernel_coord = torch.stack(torch.meshgrid(*tensors), dim=-0) # 生成网格坐标

kernel_coord = kernel_coord.unsqueeze(0) # 增加一个维度

return kernel_coord

定义自定义卷积层

class SMPConv(nn.Module):

def init (self, planes, kernel_size, n_points, stride, padding, groups):

super().init ()

self.planes = planes

self.kernel_size = kernel_size

self.n_points = n_points

self.init_radius = 2 * (2/kernel_size) # 初始化半径

    # 生成相对位置坐标
    kernel_coord = rel_pos(kernel_size)
    self.register_buffer('kernel_coord', kernel_coord)  # 注册为缓冲区

    # 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.)
    self.weight_coord = nn.Parameter(weight_coord)

    # 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)

    # 权重初始化
    weights = torch.empty(1, planes, n_points)
    nn.init.trunc_normal_(weights, std=.02)
    self.weights = nn.Parameter(weights)

def forward(self, x):
    kernels = self.make_kernels().unsqueeze(1)  # 生成卷积核
    x = x.contiguous()
    kernels = kernels.contiguous()

    # 根据输入数据类型选择合适的卷积实现
    if x.dtype == torch.float32:
        x = _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP32.apply(x, kernels)
    elif x.dtype == torch.float16:
        x = _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP16.apply(x, kernels)
    else:
        raise TypeError("Only support fp32 and fp16, get {}".format(x.dtype))
    return x        

def make_kernels(self):
    # 计算卷积核
    diff = self.weight_coord.unsqueeze(-2) - self.kernel_coord.reshape(1, 2, -1).transpose(1, 2)  # 计算差值
    diff = diff.transpose(2, 3).reshape(1, self.n_points, 2, self.kernel_size, self.kernel_size)
    diff = F.relu(1 - torch.sum(torch.abs(diff), dim=2) / self.radius)  # 计算加权差值
    
    # 生成卷积核
    kernels = torch.matmul(self.weights, diff.reshape(1, self.n_points, -1))  # 计算卷积核
    kernels = kernels.reshape(1, self.planes, *self.kernel_coord.shape[2:])  # 调整形状
    kernels = kernels.squeeze(0)
    kernels = torch.flip(kernels.permute(0, 2, 1), dims=(1,))  # 翻转卷积核
    return kernels

定义一个简单的卷积块

class SMPCNN(nn.Module):

def init (self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, groups, n_points=None):

super().init ()

padding = kernel_size // 2

self.smp = SMPConv(in_channels, kernel_size, n_points, stride, padding, groups) # 使用自定义卷积

self.small_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=stride, padding=2, groups=groups) # 小卷积

def forward(self, inputs):
    out = self.smp(inputs)  # 通过自定义卷积
    out += self.small_conv(inputs)  # 加上小卷积的输出
    return out

定义卷积前馈网络

class SMPCNN_ConvFFN(nn.Module):

def init (self, in_channels, internal_channels, out_channels, drop_path):

super().init ()

self.drop_path = nn.Identity() if drop_path <= 0 else nn.Dropout(drop_path) # 跳过路径

self.pw1 = nn.Conv2d(in_channels, internal_channels, kernel_size=1) # 1x1卷积

self.pw2 = nn.Conv2d(internal_channels, out_channels, kernel_size=1) # 1x1卷积

self.nonlinear = nn.GELU() # 激活函数

def forward(self, x):
    out = self.pw1(x)  # 通过第一个卷积
    out = self.nonlinear(out)  # 激活
    out = self.pw2(out)  # 通过第二个卷积
    return x + self.drop_path(out)  # 残差连接

定义SMPBlock

class SMPBlock(nn.Module):

def init (self, in_channels, dw_channels, lk_size, drop_path, n_points=None):

super().init ()

self.pw1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, dw_channels, kernel_size=1), nn.ReLU()) # 1x1卷积 + ReLU

self.pw2 = nn.Conv2d(dw_channels, in_channels, kernel_size=1) # 1x1卷积

self.large_kernel = SMPCNN(in_channels=dw_channels, out_channels=dw_channels, kernel_size=lk_size, stride=1, groups=dw_channels, n_points=n_points) # 大卷积

self.drop_path = nn.Identity() if drop_path <= 0 else nn.Dropout(drop_path) # 跳过路径

def forward(self, x):
    out = self.pw1(x)  # 通过第一个卷积
    out = self.large_kernel(out)  # 通过大卷积
    out = self.pw2(out)  # 通过第二个卷积
    return x + self.drop_path(out)  # 残差连接

代码说明：

SMPConv：自定义卷积层，使用相对位置编码和动态卷积核生成。支持 FP32 和 FP16 数据类型。

SMPCNN：结合自定义卷积和小卷积的网络结构。

SMPCNN_ConvFFN：前馈网络，包含两个 1x1 卷积和一个激活函数，支持残差连接。

SMPBlock：包含多个卷积层和跳过路径的块，使用大卷积和小卷积组合。

该代码主要用于构建一种新型的卷积神经网络，利用动态卷积核和残差连接来提高模型的表达能力。

这个程序文件 SMPConv.py 实现了一种特殊的卷积神经网络模块，主要包含了几个重要的类和函数，旨在通过改进的卷积操作来提升网络的性能。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些自定义模块。特别是，文件尝试导入 depthwise_conv2d_implicit_gemm 中的两个类，这些类用于高效的深度可分离卷积实现。

rel_pos 函数用于生成相对位置的坐标张量，基于给定的卷积核大小。这些坐标在后续的卷积操作中会被用到。

SMPConv 类是文件的核心部分，继承自 nn.Module。在初始化方法中，它接收多个参数，如输出通道数、卷积核大小、点数、步幅、填充和分组数。它计算并注册了卷积核的坐标，并初始化了权重坐标和半径参数。forward 方法中，输入数据经过 make_kernels 方法生成的动态卷积核进行卷积操作，支持 FP32 和 FP16 数据类型。

make_kernels 方法负责根据权重坐标和卷积核坐标计算出实际的卷积核。它通过计算坐标之间的差异并应用 ReLU 激活函数来生成最终的卷积核。

radius_clip 方法用于限制半径的范围，确保其在一个合理的区间内。

接下来，get_conv2d 函数根据输入参数决定返回自定义的 SMPConv 或标准的 nn.Conv2d。如果满足特定条件，则使用 SMPConv，否则使用常规卷积。

enable_sync_bn 和 get_bn 函数用于控制和获取批归一化层，支持同步批归一化。

conv_bn 和 conv_bn_relu 函数用于构建包含卷积层和批归一化层的序列模型，并可选择性地添加 ReLU 激活函数。

fuse_bn 函数用于将卷积层和批归一化层融合，以优化模型的推理速度。

SMPCNN 类是一个组合卷积模块，结合了 SMPConv 和一个小卷积层。它在前向传播中将两者的输出相加，以增强特征提取能力。

SMPCNN_ConvFFN 类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。它使用 DropPath 技术来实现随机丢弃路径，以增强模型的泛化能力。

最后，SMPBlock 类结合了逐点卷积和大卷积核的特性，构成了一个完整的模块，适用于更复杂的网络结构。它通过前向传播将输入经过一系列卷积和激活操作后，与原始输入相加，形成残差连接。

总体而言，这个文件实现了一种灵活且高效的卷积模块，适用于深度学习中的各种任务，尤其是在图像处理和计算机视觉领域。

源码文件

源码获取

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论 啦 、查看👇🏻获取联系方式