【完整源码+数据集+部署教程】骰子点数识别图像实例分割系统源码和数据集：改进yolo11-DCNV2

背景意义

研究背景与意义

在计算机视觉领域，图像实例分割技术的快速发展为物体识别和分类提供了新的可能性。骰子作为一种常见的游戏工具，其点数识别在游戏自动化、智能桌游和机器人交互等应用中具有重要意义。传统的骰子点数识别方法多依赖于图像处理技术，然而，这些方法在复杂背景、光照变化和不同骰子样式下的表现往往不尽如人意。因此，基于深度学习的图像实例分割技术应运而生，能够有效提高骰子点数识别的准确性和鲁棒性。

本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的骰子点数识别图像实例分割系统。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速的检测速度和较高的准确率而受到广泛关注。通过对YOLOv11进行改进，结合针对骰子特征的专门设计，可以在保证实时性的同时，提升模型对不同骰子点数的识别能力。我们使用的图像数据集包含2400张标注清晰的骰子图像，涵盖了1至6点及"lean"类别，确保了模型在多样化场景下的学习能力。

此外，数据集的多样性和丰富性为模型的训练提供了良好的基础。通过对图像进行预处理和数据增强，模型能够在多种情况下保持较高的识别性能。这不仅为骰子点数识别提供了强有力的技术支持，也为后续在更广泛的游戏和机器人应用中的推广奠定了基础。总之，本研究不仅具有重要的学术价值，也为实际应用提供了可行的解决方案，推动了智能化游戏及人机交互领域的发展。

图片效果

数据集信息

本项目数据集信息介绍

本项目旨在开发一个改进的YOLOv11模型，以实现骰子点数的高效识别和图像实例分割。为此，我们构建了一个专门的数据集，主题围绕"blue 2"进行设计。该数据集包含了丰富的骰子图像，涵盖了不同的骰子面和点数，旨在为模型提供多样化的训练样本，以提高其在实际应用中的准确性和鲁棒性。

数据集中共包含七个类别，分别为'1', '2', '3', '4', '5', '6'和'lean'。这些类别不仅代表了骰子的点数，还包括了一个额外的类别"lean"，用于处理骰子在某些情况下可能出现的倾斜状态。这种设计使得模型能够在识别骰子点数时，考虑到可能的误差和不规则性，从而提升识别的准确度和可靠性。

在数据集的构建过程中，我们确保了图像的多样性和代表性。数据集中的图像涵盖了不同的光照条件、背景以及骰子的摆放角度，以模拟真实世界中可能遇到的各种情况。此外，为了增强模型的泛化能力，我们还引入了数据增强技术，包括旋转、缩放和颜色变换等。这些措施不仅丰富了数据集的内容，也提高了模型在面对新样本时的适应能力。

通过对该数据集的深入分析和使用，我们期望能够显著提升YOLOv11在骰子点数识别和图像实例分割任务中的表现，为相关领域的研究和应用提供有力支持。最终，我们希望通过这一系统的开发，推动骰子识别技术的进步，并为更广泛的图像处理任务提供参考和借鉴。

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

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):
    # 将三个卷积的输出在通道维度上拼接
    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

"""

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

    # 定义沿x轴和y轴的动态蛇形卷积
    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_scope
    self.morph = morph
    self.if_offset = if_offset

def forward(self, f):
    # 计算偏移
    offset = self.offset_conv(f)
    offset = self.bn(offset)
    offset = torch.tanh(offset)  # 将偏移限制在[-1, 1]之间
    
    # 获取输入特征的形状
    input_shape = f.shape
    dsc = 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
    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)  # 归一化
    x = self.act(x)  # 激活
    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):
    # 计算坐标图
    y, x = self._coordinate_map_3D(offset, if_offset)
    # 进行双线性插值，得到变形后的特征图
    deformed_feature = self._bilinear_interpolate_3D(input, y, x)
    return deformed_feature

# 其他辅助函数（如坐标图计算和双线性插值）省略

代码核心部分解释：

DySnakeConv 类：这是一个动态蛇形卷积的主要模块，包含了三个卷积层：标准卷积和两个动态蛇形卷积（分别沿x轴和y轴）。在前向传播中，将三个卷积的输出在通道维度上拼接。

DSConv 类：实现了动态蛇形卷积的逻辑，能够根据输入特征图和偏移量进行卷积操作。通过学习偏移量，能够实现特征图的变形卷积。

DSC 类：负责处理坐标图的生成和双线性插值，计算变形后的特征图。这个类的主要功能是根据偏移量计算新的坐标，并对输入特征图进行插值。

以上是代码的核心部分和详细注释，提供了对动态蛇形卷积的基本理解。

这个程序文件定义了一个动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）模块，主要由两个类构成：DySnakeConv 和 DSConv，以及一个辅助类 DSC。该模块的设计旨在实现一种具有动态形变能力的卷积操作，能够在图像处理和计算机视觉任务中提供更好的特征提取能力。

首先，DySnakeConv 类是一个神经网络模块，继承自 nn.Module。在初始化方法中，它接受输入通道数 inc、输出通道数 ouc 和卷积核大小 k 作为参数。该类创建了三个卷积层：conv_0 是标准卷积，conv_x 和 conv_y 是动态蛇形卷积，分别沿 x 轴和 y 轴进行操作。在前向传播方法中，输入 x 会经过这三个卷积层，最后将它们的输出在通道维度上进行拼接。

接下来，DSConv 类实现了动态蛇形卷积的具体逻辑。它的构造函数接受输入通道数、输出通道数、卷积核大小、形态参数、是否需要偏移等参数。该类首先定义了一个用于学习偏移量的卷积层 offset_conv，然后定义了两个卷积层 dsc_conv_x 和 dsc_conv_y，分别用于处理 x 轴和 y 轴的动态卷积。前向传播方法中，首先通过 offset_conv 计算出偏移量，然后利用 DSC 类中的方法进行坐标映射和双线性插值，最终得到变形后的特征图。

DSC 类负责处理动态卷积的核心逻辑。它包含了计算坐标映射和进行双线性插值的功能。通过 _coordinate_map_3D 方法，程序生成了根据偏移量调整后的坐标图，支持在 x 轴和 y 轴的动态形变。 _bilinear_interpolate_3D 方法则实现了对输入特征图进行双线性插值，以得到变形后的特征图。

总体来说，这个程序实现了一种灵活的卷积操作，能够根据输入特征图的内容动态调整卷积核的位置，从而增强模型对形状和结构变化的适应能力。这种方法在处理复杂的图像特征时，能够提供更丰富的信息，提升模型的表现。

10.3 mamba_vss.py

以下是保留的核心代码部分，并附上详细的中文注释：

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

class SS2D(nn.Module):

def init (self, d_model, d_state=16, d_conv=3, expand=2, dropout=0.):

super().init ()

self.d_model = d_model # 输入特征的维度

self.d_state = d_state # 状态的维度

self.d_conv = d_conv # 卷积核的大小

self.expand = expand # 扩展因子

self.d_inner = int(self.expand * self.d_model) # 内部特征维度

    # 输入线性变换，将输入特征映射到内部特征空间
    self.in_proj = nn.Linear(self.d_model, self.d_inner * 2)
    # 2D卷积层
    self.conv2d = nn.Conv2d(
        in_channels=self.d_inner,
        out_channels=self.d_inner,
        groups=self.d_inner,
        kernel_size=d_conv,
        padding=(d_conv - 1) // 2,
    )
    self.act = nn.SiLU()  # 激活函数

    # 输出线性变换
    self.out_proj = nn.Linear(self.d_inner, self.d_model)
    self.dropout = nn.Dropout(dropout) if dropout > 0. else None  # Dropout层

def forward(self, x: torch.Tensor):
    # 前向传播函数
    B, H, W, C = x.shape  # 获取输入的批次大小、高度、宽度和通道数

    # 输入通过线性变换
    xz = self.in_proj(x)
    x, z = xz.chunk(2, dim=-1)  # 将输入分为两部分

    # 进行卷积操作
    x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()  # 调整维度顺序
    x = self.act(self.conv2d(x))  # 卷积后激活

    # 输出处理
    y = self.out_proj(x)  # 线性变换
    if self.dropout is not None:
        out = self.dropout(y)  # 应用Dropout
    return out

class VSSBlock(nn.Module):

def init (self, hidden_dim: int = 0, drop_path: float = 0.2):

super().init ()

self.ln_1 = nn.LayerNorm(hidden_dim) # 归一化层

self.self_attention = SS2D(d_model=hidden_dim, dropout=drop_path) # 自注意力机制

self.drop_path = nn.Dropout(drop_path) # DropPath层

def forward(self, input: torch.Tensor):
    # 前向传播函数
    input = input.permute((0, 2, 3, 1))  # 调整输入维度
    x = input + self.drop_path(self.self_attention(self.ln_1(input)))  # 残差连接
    return x.permute((0, 3, 1, 2))  # 调整输出维度

示例代码

if name == 'main ':

inputs = torch.randn((1, 64, 32, 32)).cuda() # 创建随机输入

model = VSSBlock(64).cuda() # 实例化VSSBlock

pred = model(inputs) # 前向传播

print(pred.size()) # 输出预测的尺寸

代码说明：

SS2D类：实现了一个自注意力机制模块，包含输入线性变换、卷积层和输出线性变换。通过调整输入特征的维度来实现特征提取。

VSSBlock类：使用了SS2D作为自注意力机制，结合了LayerNorm和DropPath。通过残差连接来增强模型的学习能力。

前向传播：在forward方法中，输入数据经过线性变换、卷积和激活函数处理，最后输出经过Dropout的结果。

注意事项：

代码中省略了一些辅助函数和类的实现，以突出核心部分。

具体的参数和超参数可以根据实际需求进行调整。

这个程序文件 mamba_vss.py 实现了一个基于深度学习的模块，主要包括两个类：SS2D 和 VSSBlock，以及一个继承自 VSSBlock 的类 Mamba2Block。这些模块主要用于构建神经网络中的自注意力机制和卷积操作，适用于处理图像数据。

首先，SS2D 类是一个自定义的神经网络模块，继承自 nn.Module。它的构造函数接受多个参数，包括模型的维度、状态维度、卷积核大小、扩展因子等。该类内部定义了多个层，包括线性层、卷积层和激活函数。SS2D 的核心功能是通过一系列的线性变换和卷积操作来处理输入数据，并在 forward 方法中实现前向传播。

在 forward 方法中，输入数据首先通过一个线性层进行投影，然后进行卷积操作。接着，数据被送入 forward_core 方法，该方法实现了核心的自注意力机制。这里使用了选择性扫描的函数 selective_scan_fn，用于高效地处理序列数据。最终，经过一系列的变换后，输出结果经过层归一化和线性变换，返回最终的输出。

接下来，VSSBlock 类同样继承自 nn.Module，它的构造函数初始化了一个归一化层和一个自注意力层（即 SS2D 实例）。在 forward 方法中，输入数据经过归一化处理后，传递给自注意力层，并与原始输入进行残差连接，最后返回结果。

Mamba2Block 类是 VSSBlock 的一个扩展，主要是将自注意力层替换为 Mamba2Simple，这个类可能是另一个自定义的模块，专注于实现特定的自注意力机制。Mamba2Block 的 forward 方法与 VSSBlock 类似，处理输入数据并返回结果。

在文件的最后部分，包含了一个简单的测试代码块，用于验证模型的功能。它创建了随机输入数据，并实例化 VSSBlock 和 Mamba2Block，然后通过模型进行前向传播，输出预测结果的尺寸。

总体而言，这个程序文件展示了如何构建复杂的神经网络模块，结合了自注意力机制和卷积操作，适用于处理图像数据的任务。

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