背景意义
随着电子商务和零售行业的迅猛发展，价格标签的自动检测与识别在商品管理、库存控制和顾客服务等方面变得愈发重要。传统的人工价格标签识别方式不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致错误率上升。因此，基于计算机视觉的自动价格标签检测系统应运而生，成为提升零售业运营效率的重要工具。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，逐渐成为物体检测领域的研究热点。特别是YOLOv11版本的推出，进一步提升了检测精度和速度，为复杂场景下的物体识别提供了新的解决方案。
本研究旨在基于改进的YOLOv11算法，构建一个高效的价格标签检测系统。数据集的构建是实现这一目标的关键环节。我们使用的"pricetag"数据集包含71张图像，涵盖了多种价格标签的类别，包括条形码、商品名称、价格等信息。尽管数据集规模相对较小，但其多样性和代表性为模型的训练提供了良好的基础。通过对数据集的精细标注和处理，我们能够有效提升模型对不同类型价格标签的识别能力。
在此背景下，改进YOLOv11算法将通过引入更先进的特征提取网络和优化的损失函数，提升模型在复杂环境下的鲁棒性和准确性。该研究不仅具有重要的理论价值，还将为实际应用提供切实可行的解决方案，推动零售行业的智能化发展。通过实现自动化的价格标签检测，我们能够降低人工成本，提高工作效率，同时提升顾客的购物体验，为未来的智能零售铺平道路。
图片效果
数据集信息
本项目所使用的数据集名为"pricetag"，旨在为改进YOLOv11的价格标签检测系统提供强有力的支持。该数据集专注于价格标签的各个组成部分，涵盖了四个主要类别，分别是条形码（barcode）、商品名称（name）、零钱（pennies）和价格（price）。这些类别的选择反映了价格标签的基本构成，能够有效地帮助模型学习和识别价格标签的各个要素。
数据集中的条形码类别包含了多种不同风格和格式的条形码图像，确保模型能够适应各种实际应用场景。商品名称类别则提供了多样化的商品名称图像，涵盖了不同字体、颜色和背景的变体，以增强模型对商品信息的识别能力。零钱类别则专注于展示不同面额的硬币图像，帮助模型理解价格标签中可能出现的零钱信息。最后，价格类别则包含了各种价格标识的图像，确保模型能够准确识别和提取价格信息。
为了确保数据集的多样性和广泛适用性，所有图像均经过精心挑选和标注，确保每个类别的样本数量均衡，且覆盖了不同的拍摄角度、光照条件和背景环境。这种多样性不仅提高了模型的鲁棒性，还增强了其在实际应用中的准确性和可靠性。通过使用"pricetag"数据集，研究团队期望能够显著提升YOLOv11在价格标签检测任务中的性能，使其在商业和零售领域的应用更加广泛和有效。
核心代码
以下是对代码中最核心部分的提取和详细中文注释：
import torch
import torch.nn as nn
from einops import rearrange
定义h_sigmoid激活函数
class h_sigmoid(nn.Module):
def init (self, inplace=True):
super(h_sigmoid, self).init ()
self.relu = nn.ReLU6(inplace=inplace) # 使用ReLU6作为基础
def forward(self, x):
return self.relu(x + 3) / 6 # h_sigmoid的计算公式定义h_swish激活函数
class h_swish(nn.Module):
def init (self, inplace=True):
super(h_swish, self).init ()
self.sigmoid = h_sigmoid(inplace=inplace) # 使用h_sigmoid作为基础
def forward(self, x):
return x * self.sigmoid(x) # h_swish的计算公式定义RFAConv模块
class RFAConv(nn.Module):
def init (self, in_channel, out_channel, kernel_size, stride=1):
super().init ()
self.kernel_size = kernel_size
# 权重生成模块
self.get_weight = nn.Sequential(
nn.AvgPool2d(kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride),
nn.Conv2d(in_channel, in_channel * (kernel_size ** 2), kernel_size=1, groups=in_channel, bias=False)
)
# 特征生成模块
self.generate_feature = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channel, in_channel * (kernel_size ** 2), kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride, groups=in_channel, bias=False),
nn.BatchNorm2d(in_channel * (kernel_size ** 2)),
nn.ReLU()
)
# 卷积层
self.conv = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, kernel_size=kernel_size, stride=kernel_size)
def forward(self, x):
b, c = x.shape[0:2] # 获取批次大小和通道数
weight = self.get_weight(x) # 生成权重
h, w = weight.shape[2:] # 获取特征图的高和宽
# 计算权重的softmax
weighted = weight.view(b, c, self.kernel_size ** 2, h, w).softmax(2)
feature = self.generate_feature(x).view(b, c, self.kernel_size ** 2, h, w) # 生成特征
# 加权特征
weighted_data = feature * weighted
conv_data = rearrange(weighted_data, 'b c (n1 n2) h w -> b c (h n1) (w n2)', n1=self.kernel_size, n2=self.kernel_size)
return self.conv(conv_data) # 返回卷积结果定义SE模块（Squeeze-and-Excitation）
class SE(nn.Module):
def init (self, in_channel, ratio=16):
super(SE, self).init ()
self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) # 全局平均池化
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(in_channel, ratio, bias=False), # 压缩通道
nn.ReLU(),
nn.Linear(ratio, in_channel, bias=False), # 恢复通道
nn.Sigmoid() # Sigmoid激活
)
def forward(self, x):
b, c = x.shape[0:2] # 获取批次大小和通道数
y = self.gap(x).view(b, c) # 进行全局平均池化
y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) # 通过全连接层
return y # 返回通道注意力定义RFCBAMConv模块
class RFCBAMConv(nn.Module):
def init (self, in_channel, out_channel, kernel_size=3, stride=1):
super().init ()
self.kernel_size = kernel_size
# 特征生成模块
self.generate = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channel, in_channel * (kernel_size ** 2), kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride, groups=in_channel, bias=False),
nn.BatchNorm2d(in_channel * (kernel_size ** 2)),
nn.ReLU()
)
# 权重生成模块
self.get_weight = nn.Sequential(nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=3, padding=1, bias=False), nn.Sigmoid())
self.se = SE(in_channel) # 实例化SE模块
# 卷积层
self.conv = nn.Conv2d(in_channel, out_channel, kernel_size=kernel_size, stride=kernel_size)
def forward(self, x):
b, c = x.shape[0:2] # 获取批次大小和通道数
channel_attention = self.se(x) # 计算通道注意力
generate_feature = self.generate(x) # 生成特征
h, w = generate_feature.shape[2:] # 获取特征图的高和宽
generate_feature = generate_feature.view(b, c, self.kernel_size ** 2, h, w) # 重新调整形状
# 特征展开
generate_feature = rearrange(generate_feature, 'b c (n1 n2) h w -> b c (h n1) (w n2)', n1=self.kernel_size, n2=self.kernel_size)
# 加权特征
unfold_feature = generate_feature * channel_attention
max_feature, _ = torch.max(generate_feature, dim=1, keepdim=True) # 最大特征
mean_feature = torch.mean(generate_feature, dim=1, keepdim=True) # 平均特征
# 计算接收场注意力
receptive_field_attention = self.get_weight(torch.cat((max_feature, mean_feature), dim=1))
conv_data = unfold_feature * receptive_field_attention # 加权后的特征
return self.conv(conv_data) # 返回卷积结果代码核心部分说明：
激活函数：
h_sigmoid 和 h_swish 是自定义的激活函数，分别实现了h-sigmoid和h-swish的计算。
RFAConv：
该模块实现了一种加权特征生成的卷积操作，使用了自适应的权重生成和特征生成模块。
SE模块：
Squeeze-and-Excitation模块用于计算通道注意力，通过全局平均池化和全连接层实现。
RFCBAMConv：
该模块结合了特征生成、通道注意力和接收场注意力，增强了卷积操作的表达能力。
以上是对代码的核心部分和详细注释，希望能帮助你理解代码的功能和结构。
这个程序文件RFAConv.py实现了一些基于卷积神经网络的模块，主要包括RFAConv、RFCBAMConv和RFCAConv三个类。文件中还定义了一些激活函数类和注意力机制模块，具体如下：
首先，文件导入了必要的库，包括PyTorch和一些自定义的卷积模块。接着，定义了两个激活函数类：h_sigmoid和h_swish。h_sigmoid是一个带有ReLU6激活的Sigmoid变体，而h_swish则是将输入乘以h_sigmoid的结果，形成了Swish激活函数。
接下来是RFAConv类的定义。这个类实现了一种基于可学习权重的卷积操作。它的构造函数中，定义了几个子模块，包括一个用于生成权重的平均池化和卷积组合，以及一个用于生成特征的卷积、批归一化和ReLU激活的序列。forward方法中，首先计算输入的权重，然后生成特征，接着将特征与权重相乘，最后通过卷积层输出结果。
SE类实现了Squeeze-and-Excitation（SE）模块。它通过全局平均池化来获取通道的全局信息，并通过两个全连接层来生成通道注意力权重。这个权重用于调整输入特征的通道响应。
RFCBAMConv类实现了一种结合了通道注意力和空间注意力的卷积模块。它的构造函数中定义了生成特征的卷积、批归一化和ReLU激活，并使用SE模块来计算通道注意力。在forward方法中，首先计算通道注意力，然后生成特征，并将特征进行重排列。接着，计算最大值和均值特征，生成空间注意力权重，最后将特征与注意力权重相乘并通过卷积层输出结果。
最后，RFCAConv类实现了一种结合了通道和空间注意力的卷积模块。它的构造函数中定义了生成特征的卷积、池化操作以及一系列卷积层用于计算注意力。在forward方法中，生成特征后，分别对特征进行高和宽方向的池化，计算注意力权重，并将其应用于生成的特征，最后通过卷积层输出结果。
总体来说，这个文件实现了一些复杂的卷积模块，结合了注意力机制，旨在提高卷积神经网络在特征提取过程中的表现。
10.2 UniRepLKNet.py
以下是简化后的代码，保留了核心部分，并添加了详细的中文注释：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class GRNwithNHWC(nn.Module):
""" GRN (全局响应归一化) 层
该层用于归一化输入特征图，增强模型的表现力。
输入假设为 (N, H, W, C) 格式。
"""
def init (self, dim, use_bias=True):
super().init ()
self.use_bias = use_bias
self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, 1, dim)) # 可学习参数
if self.use_bias:
self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(1, 1, 1, dim)) # 可学习偏置
def forward(self, x):
Gx = torch.norm(x, p=2, dim=(1, 2), keepdim=True) # 计算L2范数
Nx = Gx / (Gx.mean(dim=-1, keepdim=True) + 1e-6) # 归一化
if self.use_bias:
return (self.gamma * Nx + 1) * x + self.beta # 应用归一化和偏置
else:
return (self.gamma * Nx + 1) * x # 仅应用归一化class UniRepLKNetBlock(nn.Module):
""" UniRepLKNet中的基本模块
该模块包含深度卷积、归一化、Squeeze-and-Excitation等结构。
"""
def init (self, dim, kernel_size, drop_path=0., deploy=False):
super().init ()
self.dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=kernel_size, stride=1, padding=kernel_size // 2, groups=dim) # 深度卷积
self.norm = nn.BatchNorm2d(dim) # 批归一化
self.se = SEBlock(dim, dim // 4) # Squeeze-and-Excitation模块
self.pwconv1 = nn.Linear(dim, dim * 4) # 逐点卷积
self.pwconv2 = nn.Linear(dim * 4, dim) # 逐点卷积
self.drop_path = nn.Identity() if drop_path <= 0 else DropPath(drop_path) # 随机深度
def forward(self, inputs):
x = self.dwconv(inputs) # 深度卷积
x = self.norm(x) # 归一化
x = self.se(x) # Squeeze-and-Excitation
x = F.gelu(self.pwconv1(x)) # 激活函数
x = self.pwconv2(x) # 逐点卷积
return self.drop_path(x) + inputs # 残差连接class UniRepLKNet(nn.Module):
""" UniRepLKNet模型
该模型由多个UniRepLKNetBlock组成，用于图像分类等任务。
"""
def init (self, in_chans=3, num_classes=1000, depths=(3, 3, 27, 3), dims=(96, 192, 384, 768)):
super().init ()
self.stages = nn.ModuleList() # 存储各个阶段的模块
for i in range(len(depths)):
stage = nn.Sequential(
*[UniRepLKNetBlock(dim=dims[i], kernel_size=3) for _ in range(depths[i])]
)
self.stages.append(stage)
def forward(self, x):
for stage in self.stages:
x = stage(x) # 通过每个阶段
return x测试模型
if name == 'main ':
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
model = UniRepLKNet() # 创建模型
res = model(inputs) # 前向传播
print(res.shape) # 输出结果形状
代码说明：
GRNwithNHWC：实现了全局响应归一化的层，能够对输入特征进行归一化处理，增强模型的表现力。
UniRepLKNetBlock：模型的基本构建块，包含深度卷积、归一化、Squeeze-and-Excitation等模块，支持残差连接。
UniRepLKNet：整个模型的实现，包含多个阶段，每个阶段由多个基本模块组成，最终用于图像分类等任务。
测试部分：创建一个随机输入并通过模型进行前向传播，输出结果的形状。
这个程序文件 UniRepLKNet.py 实现了一个名为 UniRepLKNet 的深度学习模型，主要用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别等任务。该模型的设计灵感来源于多个已有的模型，如 RepLKNet、ConvNeXt、DINO 和 DeiT。程序的结构相对复杂，包含多个模块和类，每个模块都有其特定的功能。
首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些自定义的层。程序定义了一些全局变量和类，供后续的模型构建使用。
GRNwithNHWC 类实现了全局响应归一化（Global Response Normalization）层，主要用于调整输入特征的分布，以提高模型的性能。NCHWtoNHWC 和 NHWCtoNCHW 类则用于在不同的张量格式之间进行转换，这在处理不同的卷积操作时非常重要。
get_conv2d 函数用于根据输入参数返回合适的卷积层，支持原生卷积和高效的 iGEMM 大核卷积实现。这个函数根据卷积核的大小、步幅、填充等参数来决定使用哪种实现。
SEBlock 类实现了 Squeeze-and-Excitation 模块，增强了模型对特征的选择性关注。DilatedReparamBlock 类则实现了膨胀卷积的重参数化块，允许模型在不同的卷积核大小和膨胀率之间进行灵活的组合。
UniRepLKNetBlock 类是 UniRepLKNet 的基本构建块，包含了深度卷积、归一化、激活函数等多个层的组合。该类支持在训练和推理模式之间切换，具有一定的灵活性。
UniRepLKNet 类是整个模型的核心实现，构造了模型的各个阶段，包括下采样层和多个 UniRepLKNetBlock。模型的初始化参数包括输入通道数、类别数、每个阶段的深度和维度等。
此外，程序还定义了一些函数，如 update_weight 用于更新模型的权重，unireplknet_a 等函数用于创建不同版本的 UniRepLKNet 模型，并加载预训练权重。
最后，程序的主入口部分展示了如何实例化模型并进行推理，演示了模型在输入数据上的前向传播过程。
总体来说，这个程序文件实现了一个复杂的深度学习模型，具有多种灵活的配置选项，适用于多种视觉和非视觉任务的识别。
10.3 conv.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要保留了卷积相关的类和方法，并添加了详细的中文注释：
import math
import torch
import torch.nn as nn
def autopad(k, p=None, d=1):
"""自动计算填充以保持输出形状不变。"""
if d > 1:
k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # 实际的卷积核大小
if p is None:
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # 自动填充
return p
class Conv(nn.Module):
"""标准卷积层，包含卷积、批归一化和激活函数。"""
default_act = nn.SiLU() # 默认激活函数
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
"""初始化卷积层，参数包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、分组、膨胀和激活函数。"""
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False) # 卷积层
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 批归一化层
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() # 激活函数
def forward(self, x):
"""前向传播，依次经过卷积、批归一化和激活函数。"""
return self.act(self.bn(self.conv(x)))class DWConv(Conv):
"""深度可分离卷积，针对每个输入通道进行卷积。"""
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):
"""初始化深度卷积层，参数包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、膨胀和激活函数。"""
super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act) # 分组卷积class DSConv(nn.Module):
"""深度可分离卷积，包含深度卷积和逐点卷积。"""
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):
"""初始化深度可分离卷积层，参数包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、膨胀和激活函数。"""
super().__init__()
self.dwconv = DWConv(c1, c1, 3) # 深度卷积
self.pwconv = Conv(c1, c2, 1) # 逐点卷积
def forward(self, x):
"""前向传播，依次经过深度卷积和逐点卷积。"""
return self.pwconv(self.dwconv(x))class ConvTranspose(nn.Module):
"""转置卷积层，常用于上采样。"""
default_act = nn.SiLU() # 默认激活函数
def __init__(self, c1, c2, k=2, s=2, p=0, bn=True, act=True):
"""初始化转置卷积层，参数包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、是否使用批归一化和激活函数。"""
super().__init__()
self.conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(c1, c2, k, s, p, bias=not bn) # 转置卷积层
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) if bn else nn.Identity() # 批归一化层
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity() # 激活函数
def forward(self, x):
"""前向传播，依次经过转置卷积、批归一化和激活函数。"""
return self.act(self.bn(self.conv_transpose(x)))其他模块（如注意力机制、拼接等）可以根据需要添加。
代码说明：
autopad：用于自动计算卷积操作的填充，以保持输出形状与输入形状相同。
Conv：标准卷积层，包含卷积、批归一化和激活函数，适用于大多数卷积操作。
DWConv：深度卷积层，使用分组卷积的方式对每个输入通道进行卷积，通常用于提高计算效率。
DSConv：深度可分离卷积，结合了深度卷积和逐点卷积，常用于轻量级网络设计。
ConvTranspose：转置卷积层，主要用于上采样操作，常见于生成网络和分割网络中。
通过以上注释，代码的核心功能和设计意图得以清晰呈现。
这个程序文件 conv.py 是一个实现了多种卷积模块的 PyTorch 代码，主要用于计算机视觉任务，特别是在 YOLO（You Only Look Once）系列模型中。文件中定义了多个卷积类，提供了标准卷积、深度可分离卷积、转置卷积、注意力机制等功能。
首先，文件导入了必要的库，包括 math、numpy 和 torch，以及 torch.nn 中的模块。然后定义了一个 autopad 函数，用于自动计算卷积操作的填充，使得输出的形状与输入的形状相同。
接下来，定义了多个卷积类。Conv 类实现了标准的卷积操作，包含卷积层、批归一化层和激活函数。构造函数接受多个参数，包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、分组卷积、扩张率和激活函数。forward 方法则依次执行卷积、批归一化和激活操作。
Conv2 类是对 Conv 类的扩展，增加了一个 1x1 的卷积层，用于并行处理并融合卷积结果。LightConv 类实现了一种轻量级卷积，结合了标准卷积和深度卷积。DWConv 类实现了深度卷积，即每个输入通道单独进行卷积操作。
DSConv 类则实现了深度可分离卷积，先进行深度卷积再进行逐点卷积。DWConvTranspose2d 类是深度转置卷积的实现，适用于上采样操作。
ConvTranspose 类实现了转置卷积，支持批归一化和激活函数。Focus 类则用于将空间信息聚焦到通道维度，增强特征表达能力。
GhostConv 类实现了 Ghost 卷积，通过主卷积和廉价操作进行高效特征学习。RepConv 类实现了一种可重复的卷积模块，支持训练和推理阶段的不同处理。
此外，文件中还实现了几种注意力机制模块，包括 ChannelAttention 和 SpatialAttention，它们分别用于对通道和空间特征进行加权。CBAM 类则结合了这两种注意力机制，形成一个卷积块注意力模块。
最后，Concat 类用于在指定维度上连接多个张量。这些模块的组合可以用于构建复杂的神经网络架构，提升模型的性能和效率。整体来看，这个文件提供了丰富的卷积操作和特征处理方法，适合用于深度学习中的计算机视觉任务。
10.4 kan_conv.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
class KANConvNDLayer(nn.Module):
def init (self, conv_class, norm_class, input_dim, output_dim, spline_order, kernel_size,
groups=1, padding=0, stride=1, dilation=1,
ndim: int = 2, grid_size=5, base_activation=nn.GELU, grid_range=[-1, 1], dropout=0.0):
super(KANConvNDLayer, self).init()
# 初始化参数
self.inputdim = input_dim # 输入维度
self.outdim = output_dim # 输出维度
self.spline_order = spline_order # 样条的阶数
self.kernel_size = kernel_size # 卷积核大小
self.padding = padding # 填充
self.stride = stride # 步幅
self.dilation = dilation # 膨胀
self.groups = groups # 分组卷积的组数
self.ndim = ndim # 数据的维度（1D, 2D, 3D）
self.grid_size = grid_size # 网格大小
self.base_activation = base_activation() # 基础激活函数
self.grid_range = grid_range # 网格范围
# 初始化dropout层
self.dropout = None
if dropout > 0:
if ndim == 1:
self.dropout = nn.Dropout1d(p=dropout)
elif ndim == 2:
self.dropout = nn.Dropout2d(p=dropout)
elif ndim == 3:
self.dropout = nn.Dropout3d(p=dropout)
# 检查分组参数的有效性
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')
# 初始化基础卷积层
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)])
# 初始化样条卷积层
self.spline_conv = nn.ModuleList([conv_class((grid_size + spline_order) * input_dim // groups,
output_dim // groups,
kernel_size,
stride,
padding,
dilation,
groups=1,
bias=False) for _ in range(groups)])
# 初始化归一化层
self.layer_norm = nn.ModuleList([norm_class(output_dim // groups) for _ in range(groups)])
# 初始化PReLU激活函数
self.prelus = nn.ModuleList([nn.PReLU() for _ in range(groups)])
# 生成样条网格
h = (self.grid_range[1] - self.grid_range[0]) / grid_size
self.grid = torch.linspace(
self.grid_range[0] - h * spline_order,
self.grid_range[1] + h * spline_order,
grid_size + 2 * spline_order + 1,
dtype=torch.float32
)
# 使用Kaiming均匀分布初始化卷积层权重
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_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))
x_uns = x.unsqueeze(-1) # 扩展维度以进行样条操作
target = x.shape[1:] + self.grid.shape # 计算目标形状
grid = self.grid.view(*list([1 for _ in range(self.ndim + 1)] + [-1, ])).expand(target).contiguous().to(x.device)
# 计算样条基
bases = ((x_uns >= grid[..., :-1]) & (x_uns < grid[..., 1:])).to(x.dtype)
# 计算多阶样条基
for k in range(1, self.spline_order + 1):
left_intervals = grid[..., :-(k + 1)]
right_intervals = grid[..., k:-1]
delta = torch.where(right_intervals == left_intervals, torch.ones_like(right_intervals),
right_intervals - left_intervals)
bases = ((x_uns - left_intervals) / delta * bases[..., :-1]) + \
((grid[..., k + 1:] - x_uns) / (grid[..., k + 1:] - grid[..., 1:(-k)]) * bases[..., 1:])
bases = bases.contiguous()
bases = bases.moveaxis(-1, 2).flatten(1, 2) # 调整基的形状以适应卷积层
spline_output = self.spline_conv[group_index](bases) # 通过样条卷积层计算输出
x = self.prelus[group_index](self.layer_norm[group_index](base_output + spline_output)) # 归一化和激活
if self.dropout is not None:
x = self.dropout(x) # 应用dropout
return x
def forward(self, x):
split_x = torch.split(x, self.inputdim // self.groups, dim=1) # 按组分割输入
output = []
for group_ind, _x in enumerate(split_x):
y = self.forward_kan(_x.clone(), group_ind) # 对每个组进行前向传播
output.append(y.clone())
y = torch.cat(output, dim=1) # 合并所有组的输出
return y代码说明：
KANConvNDLayer：这是一个自定义的卷积层，支持多维卷积（1D、2D、3D），结合了样条插值和基础卷积。
初始化方法：设置卷积层、归一化层、激活函数等，并进行参数检查。
forward_kan：实现了前向传播逻辑，包括基础卷积、样条基计算、样条卷积和激活。
forward：处理输入数据，将其分组并调用forward_kan进行处理，最后合并输出。
这个程序文件定义了一个名为 KANConvNDLayer 的神经网络层及其几个特定维度的子类（1D、2D 和 3D）。KANConvNDLayer 是一个扩展的卷积层，结合了基于样条的卷积和标准卷积，旨在提高网络的表达能力。
在 KANConvNDLayer 的构造函数中，首先初始化了一些参数，包括输入和输出维度、卷积核大小、样条阶数、分组数、填充、步幅、扩张、网格大小、激活函数、网格范围和 dropout 比例。构造函数还对这些参数进行了有效性检查，例如确保分组数为正整数，并且输入和输出维度可以被分组数整除。
接下来，创建了多个卷积层和归一化层的模块列表。base_conv 和 spline_conv 分别用于标准卷积和样条卷积。每个分组都有一个对应的层，这样可以在分组卷积中使用不同的权重。layer_norm 用于对输出进行归一化，prelus 则是激活函数层。
在 forward_kan 方法中，首先对输入进行激活，然后通过基础卷积层进行线性变换。接着，计算样条基函数，并通过样条卷积层处理这些基函数。最后，输出经过层归一化和激活函数处理的结果，并根据需要应用 dropout。
forward 方法将输入张量按照分组进行拆分，然后对每个分组调用 forward_kan 方法，最后将所有分组的输出拼接在一起。
KANConv3DLayer、KANConv2DLayer 和 KANConv1DLayer 是 KANConvNDLayer 的子类，分别用于处理三维、二维和一维数据。它们在初始化时调用父类的构造函数，并指定相应的卷积和归一化类。
总体而言，这个文件实现了一个灵活且功能强大的卷积层，能够处理不同维度的数据，并结合了样条插值的优势，适用于需要高表达能力的深度学习任务。
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