【完整源码+数据集+部署教程】【运动的＆足球】足球比赛分析系统源码＆数据集全套：改进yolo11-RFAConv

背景意义

随着足球运动的全球普及和竞技水平的不断提高，如何有效分析比赛过程中的关键要素，提升球队的战术决策能力，成为了体育科学研究的重要课题。传统的比赛分析方法往往依赖于人工观察和记录，效率低下且容易受到主观因素的影响。近年来，计算机视觉技术的快速发展为体育分析提供了新的解决方案，尤其是目标检测算法的应用，使得自动化分析成为可能。在此背景下，基于改进YOLOv11的足球比赛分析系统应运而生。

YOLO（You Only Look Once）系列算法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，结合了深度学习的先进技术，能够在复杂场景中快速准确地识别和定位目标。针对足球比赛的特点，本研究将利用YOLOv11对比赛中的球员和足球进行实时检测，从而为教练和分析师提供更为精确的数据支持。我们所使用的数据集包含1300张图像，涵盖了球员和足球这两个主要类别，能够为模型的训练和测试提供丰富的样本。

通过改进YOLOv11的网络结构和训练策略，我们期望提升模型在不同场景下的检测精度和速度，以适应快速变化的比赛环境。此外，本系统的开发不仅有助于提升比赛分析的自动化水平，还能为球队提供数据驱动的战术建议，帮助教练团队制定更为科学的训练和比赛策略。因此，基于改进YOLOv11的足球比赛分析系统的研究，具有重要的理论价值和实际应用意义，将为足球运动的智能化发展贡献一份力量。

图片效果

数据集信息

本项目所使用的数据集名为"Football_analytics"，旨在为改进YOLOv11的足球比赛分析系统提供支持。该数据集专注于足球比赛中的关键元素，具体包含两类对象：足球（ball）和球员（player）。数据集的类别数量为2，涵盖了足球比赛中最为重要的两个组成部分，这为系统的训练和测试提供了丰富的基础。

"Football_analytics"数据集经过精心标注，确保每个图像中的球和球员都被准确识别和分类。这种精确的标注不仅提高了模型的训练效率，也为后续的分析和应用提供了可靠的数据基础。数据集中的图像来源于不同的比赛场景，涵盖了多种光照条件、角度和距离，确保模型能够在各种实际情况下进行有效的识别和分析。

通过使用"Football_analytics"数据集，改进后的YOLOv11模型将能够更好地理解足球比赛中的动态场景，识别球员的运动轨迹以及足球的实时位置。这对于战术分析、比赛回放以及实时监控等应用场景具有重要意义。此外，数据集的设计考虑到了足球比赛的复杂性，使得模型在处理不同战术风格和比赛节奏时，能够展现出更高的鲁棒性和准确性。

总之，"Football_analytics"数据集为本项目提供了坚实的数据基础，使得改进YOLOv11的足球比赛分析系统能够在准确性和效率上达到新的高度，推动足球比赛分析技术的发展。

核心代码

以下是对代码中最核心部分的提取和详细注释。代码主要实现了一个频率感知特征融合的神经网络模块，用于密集图像预测。以下是精简后的代码和注释：

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

class FreqFusion(nn.Module):

def init (self, channels, scale_factor=1, lowpass_kernel=5, highpass_kernel=3):

"""

初始化频率感知特征融合模块。

    参数：
    - channels: 输入特征的通道数，格式为 (高分辨率通道数, 低分辨率通道数)
    - scale_factor: 上采样因子
    - lowpass_kernel: 低通滤波器的卷积核大小
    - highpass_kernel: 高通滤波器的卷积核大小
    """
    super().__init__()
    hr_channels, lr_channels = channels
    self.scale_factor = scale_factor
    
    # 压缩高分辨率和低分辨率特征通道
    self.hr_channel_compressor = nn.Conv2d(hr_channels, hr_channels // 8, kernel_size=1)
    self.lr_channel_compressor = nn.Conv2d(lr_channels, lr_channels // 8, kernel_size=1)

    # 低通滤波器卷积层
    self.content_encoder = nn.Conv2d(
        hr_channels // 8,
        lowpass_kernel ** 2,
        kernel_size=3,
        padding=1
    )

    # 高通滤波器卷积层
    self.content_encoder2 = nn.Conv2d(
        hr_channels // 8,
        highpass_kernel ** 2,
        kernel_size=3,
        padding=1
    )

def forward(self, x):
    """
    前向传播函数。

    参数：
    - x: 输入特征，格式为 (高分辨率特征, 低分辨率特征)

    返回：
    - 融合后的特征
    """
    hr_feat, lr_feat = x
    
    # 压缩特征
    compressed_hr_feat = self.hr_channel_compressor(hr_feat)
    compressed_lr_feat = self.lr_channel_compressor(lr_feat)

    # 计算低通和高通特征
    lowpass_feat = self.content_encoder(compressed_hr_feat)
    highpass_feat = self.content_encoder2(compressed_hr_feat)

    # 融合特征
    fused_feat = lowpass_feat + highpass_feat

    # 上采样低分辨率特征
    lr_feat_upsampled = F.interpolate(lr_feat, scale_factor=self.scale_factor, mode='bilinear', align_corners=False)

    # 返回融合后的特征
    return fused_feat + lr_feat_upsampled

示例使用

channels = (高分辨率通道数, 低分辨率通道数)

model = FreqFusion(channels=(64, 32))

output = model((hr_input, lr_input))

代码说明

类 FreqFusion: 这是实现频率感知特征融合的核心类，继承自 nn.Module。

初始化方法 init :

接收输入通道数、上采样因子、低通和高通卷积核大小。

定义了高分辨率和低分辨率特征的压缩卷积层。

定义了用于生成低通和高通特征的卷积层。

前向传播方法 forward:

接收高分辨率和低分辨率特征。

压缩特征通道数。

计算低通和高通特征。

将低通和高通特征相加，得到融合特征。

对低分辨率特征进行上采样，并与融合特征相加，最终返回融合后的特征。

这个模块可以用于图像处理任务中，通过融合不同频率的特征来提高图像的预测精度。

该文件 FreqFusion.py 实现了一个名为 FreqFusion 的深度学习模块，主要用于密集图像预测中的频率感知特征融合。该模块结合了高通和低通滤波器的特性，以增强图像特征的表达能力，特别是在图像超分辨率等任务中。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些常用的神经网络模块。接着，定义了一些初始化函数，例如 normal_init 和 constant_init，用于初始化神经网络中的权重和偏置。

接下来，定义了一个 resize 函数，用于调整输入张量的大小，并在必要时发出警告。hamming2D 函数用于生成二维 Hamming 窗，主要用于后续的滤波操作。

FreqFusion 类是该文件的核心部分。在初始化方法中，类接受多个参数，包括通道数、缩放因子、低通和高通核的大小等。类内部定义了多个卷积层，用于对高分辨率和低分辨率特征进行压缩和编码。还包括一些用于特征重采样的选项，如 feature_resample 和 comp_feat_upsample。

在 init_weights 方法中，所有卷积层的权重被初始化为 Xavier 分布或正态分布，以确保网络的良好收敛性。

kernel_normalizer 方法用于对生成的掩码进行归一化处理，确保其和为1，以便在后续的卷积操作中使用。

forward 方法是模块的前向传播逻辑，接受高分辨率和低分辨率特征作为输入。根据不同的配置，模块会使用高通和低通滤波器来处理特征，并结合不同的卷积操作生成最终的输出特征。

在 _forward 方法中，具体实现了特征的压缩、掩码的生成以及特征的融合。该方法还考虑了是否使用半卷积（semi_conv）以及是否进行特征重采样（feature_resample）。通过使用 CARAFE（Content-Aware ReAssembly of FEatures）操作，模块能够有效地对特征进行上采样和融合。

LocalSimGuidedSampler 类实现了一个偏移生成器，用于在特征重采样过程中生成局部相似性引导的偏移量。该类包含了计算相似性的逻辑，并在前向传播中使用这些偏移量对特征进行采样。

最后，compute_similarity 函数用于计算输入张量中每个点与其周围点的余弦相似度，以帮助生成更为精确的特征重采样。

整体来看，该文件实现了一个复杂的频率感知特征融合模块，能够有效地处理图像特征并提高图像预测的精度，适用于图像超分辨率等任务。

10.2 shiftwise_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 math

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

def get_conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias):

"""

创建一个2D卷积层

"""

return nn.Conv2d(

in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias

)

def get_bn(channels):

"""

创建一个批归一化层

"""

return nn.BatchNorm2d(channels)

class Mask(nn.Module):

"""

定义一个Mask类，用于生成可学习的权重掩码

"""

def init (self, size):

super().init ()

初始化权重参数，范围在-1到1之间

self.weight = torch.nn.Parameter(data=torch.Tensor(*size), requires_grad=True)

self.weight.data.uniform_(-1, 1)

def forward(self, x):
    # 使用sigmoid函数对权重进行归一化
    w = torch.sigmoid(self.weight)
    # 将输入x与权重w相乘，得到掩码后的输出
    masked_wt = w.mul(x)
    return masked_wt

class ReparamLargeKernelConv(nn.Module):

"""

定义一个重参数化的大卷积核类

"""

def init (self, in_channels, out_channels, kernel_size, small_kernel=5, stride=1, groups=1, small_kernel_merged=False, Decom=True, bn=True):

super(ReparamLargeKernelConv, self).init ()

self.kernel_size = kernel_size

self.small_kernel = small_kernel

self.Decom = Decom

padding = kernel_size // 2 # 假设卷积不会改变特征图的大小，设置padding为kernel_size的一半

    # 根据是否合并小卷积核，选择不同的卷积结构
    if small_kernel_merged:
        self.lkb_reparam = get_conv2d(
            in_channels=in_channels,
            out_channels=out_channels,
            kernel_size=kernel_size,
            stride=stride,
            padding=padding,
            dilation=1,
            groups=groups,
            bias=True,
        )
    else:
        if self.Decom:
            self.LoRA = conv_bn(
                in_channels=in_channels,
                out_channels=out_channels,
                kernel_size=(kernel_size, small_kernel),
                stride=stride,
                padding=padding,
                dilation=1,
                groups=groups,
                bn=bn
            )
        else:
            self.lkb_origin = conv_bn(
                in_channels=in_channels,
                out_channels=out_channels,
                kernel_size=kernel_size,
                stride=stride,
                padding=padding,
                dilation=1,
                groups=groups,
                bn=bn,
            )

        if (small_kernel is not None) and small_kernel < kernel_size:
            self.small_conv = conv_bn(
                in_channels=in_channels,
                out_channels=out_channels,
                kernel_size=small_kernel,
                stride=stride,
                padding=small_kernel // 2,
                groups=groups,
                dilation=1,
                bn=bn,
            )
    
    self.bn = get_bn(out_channels)  # 创建批归一化层
    self.act = nn.SiLU()  # 使用SiLU激活函数

def forward(self, inputs):
    """
    前向传播函数
    """
    if hasattr(self, "lkb_reparam"):
        out = self.lkb_reparam(inputs)  # 使用重参数化的卷积
    elif self.Decom:
        out = self.LoRA(inputs)  # 使用LoRA结构
        if hasattr(self, "small_conv"):
            out += self.small_conv(inputs)  # 加上小卷积的输出
    else:
        out = self.lkb_origin(inputs)  # 使用原始卷积
        if hasattr(self, "small_conv"):
            out += self.small_conv(inputs)  # 加上小卷积的输出
    return self.act(self.bn(out))  # 返回经过激活和归一化的输出

def get_equivalent_kernel_bias(self):
    """
    获取等效的卷积核和偏置
    """
    eq_k, eq_b = fuse_bn(self.lkb_origin.conv, self.lkb_origin.bn)  # 融合卷积和批归一化
    if hasattr(self, "small_conv"):
        small_k, small_b = fuse_bn(self.small_conv.conv, self.small_conv.bn)
        eq_b += small_b  # 更新偏置
        eq_k += nn.functional.pad(small_k, [(self.kernel_size - self.small_kernel) // 2] * 4)  # 对小卷积核进行填充
    return eq_k, eq_b

def switch_to_deploy(self):
    """
    切换到部署模式
    """
    if hasattr(self, 'lkb_origin'):
        eq_k, eq_b = self.get_equivalent_kernel_bias()  # 获取等效卷积核和偏置
        self.lkb_reparam = get_conv2d(
            in_channels=self.lkb_origin.conv.in_channels,
            out_channels=self.lkb_origin.conv.out_channels,
            kernel_size=self.lkb_origin.conv.kernel_size,
            stride=self.lkb_origin.conv.stride,
            padding=self.lkb_origin.conv.padding,
            dilation=self.lkb_origin.conv.dilation,
            groups=self.lkb_origin.conv.groups,
            bias=True,
        )
        self.lkb_reparam.weight.data = eq_k  # 设置卷积核权重
        self.lkb_reparam.bias.data = eq_b  # 设置偏置
        self.__delattr__("lkb_origin")  # 删除原始卷积属性
        if hasattr(self, "small_conv"):
            self.__delattr__("small_conv")  # 删除小卷积属性

代码核心部分说明：

Mask类：用于生成可学习的权重掩码，利用sigmoid函数将权重限制在0到1之间，并与输入相乘以实现特征选择。

ReparamLargeKernelConv类：实现了一个重参数化的大卷积核结构，支持不同的卷积核大小组合，并能够在前向传播中动态选择使用的卷积层。

前向传播：根据初始化时的设置，选择使用重参数化卷积、LoRA结构或原始卷积，并将小卷积的输出加到主输出上。

融合BN：在获取等效卷积核和偏置时，考虑了批归一化的影响，使得在部署时可以直接使用融合后的卷积核和偏置，提高推理效率。

这个程序文件 shiftwise_conv.py 实现了一个用于深度学习中的卷积操作的模块，特别是处理大核卷积的重参数化和低秩适应（LoRA）卷积。以下是对代码的详细讲解。

首先，文件导入了必要的库，包括 math、torch 及其子模块 nn 和 functional。接着，定义了一个公共接口 all，指定了模块中可以被外部调用的类或函数，这里只有 ReparamLargeKernelConv。

get_conv2d 函数用于创建一个标准的二维卷积层，接收输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、扩张率、分组数和是否使用偏置等参数。它会根据给定的卷积核大小计算填充，并返回一个 nn.Conv2d 对象。

get_bn 函数则是创建一个批归一化层，接收通道数作为参数。

Mask 类是一个自定义的 PyTorch 模块，用于生成一个可学习的掩码。它的构造函数初始化了一个权重参数，并在前向传播中通过 Sigmoid 函数将其转化为一个介于 0 和 1 之间的值，然后与输入进行逐元素相乘。

conv_bn_ori 函数用于构建一个包含卷积层和可选的批归一化层的序列。它根据输入参数创建卷积层，并在需要时添加批归一化层。

LoRAConvsByWeight 类实现了基于权重的低秩适应卷积。它在构造函数中初始化了多个卷积层和掩码，并在前向传播中对输入进行处理。该类的核心是 forward_lora 方法，它根据输入的形状和参数对输出进行重排和处理。

rearrange_data 方法负责根据给定的索引和方向（水平或垂直）对数据进行重排，计算填充并调整输出的形状。

shift 方法计算填充和窗口索引，以确保卷积操作不会改变特征图的大小。

conv_bn 函数是一个封装函数，根据卷积核的类型（单一大小或一对大小）调用相应的卷积和批归一化函数。

fuse_bn 函数用于将卷积层和批归一化层融合，生成等效的卷积核和偏置，以便在推理时提高效率。

ReparamLargeKernelConv 类是整个模块的核心，支持重参数化的大核卷积。它在构造函数中初始化了卷积层、批归一化层和激活函数，并根据参数配置选择不同的卷积结构。在前向传播中，它根据不同的条件计算输出，并通过激活函数和批归一化层进行处理。

get_equivalent_kernel_bias 方法用于获取等效的卷积核和偏置，switch_to_deploy 方法则在推理阶段替换卷积层，以便使用融合后的卷积核和偏置。

整体来看，这个文件实现了一个灵活且高效的卷积模块，能够处理不同大小的卷积核，并支持在训练和推理阶段的不同优化策略。

10.3 predict.py

以下是经过简化和注释的核心代码部分：

导入必要的模块

from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor

from ultralytics.engine.results import Results

from ultralytics.utils import ops

class DetectionPredictor(BasePredictor):

"""

扩展自 BasePredictor 类，用于基于检测模型进行预测的类。

"""

def postprocess(self, preds, img, orig_imgs):
    """
    对预测结果进行后处理，并返回一个 Results 对象的列表。

    参数:
    preds: 模型的预测结果
    img: 输入图像
    orig_imgs: 原始图像列表或张量

    返回:
    results: 包含处理后结果的 Results 对象列表
    """
    # 应用非极大值抑制（NMS）来过滤重叠的框
    preds = ops.non_max_suppression(
        preds,
        self.args.conf,  # 置信度阈值
        self.args.iou,   # IOU 阈值
        agnostic=self.args.agnostic_nms,  # 是否类别无关的 NMS
        max_det=self.args.max_det,  # 最大检测框数量
        classes=self.args.classes,   # 需要检测的类别
    )

    # 如果输入的原始图像不是列表，则将其转换为 numpy 数组
    if not isinstance(orig_imgs, list):
        orig_imgs = ops.convert_torch2numpy_batch(orig_imgs)

    results = []  # 存储处理后的结果
    for i, pred in enumerate(preds):
        orig_img = orig_imgs[i]  # 获取对应的原始图像
        # 将预测框的坐标缩放到原始图像的尺寸
        pred[:, :4] = ops.scale_boxes(img.shape[2:], pred[:, :4], orig_img.shape)
        img_path = self.batch[0][i]  # 获取图像路径
        # 创建 Results 对象并添加到结果列表中
        results.append(Results(orig_img, path=img_path, names=self.model.names, boxes=pred))
    
    return results  # 返回处理后的结果列表

代码说明：

导入模块：引入了进行预测和结果处理所需的模块。

DetectionPredictor 类：该类继承自 BasePredictor，用于实现目标检测的预测功能。

postprocess 方法：这是一个关键方法，负责对模型的预测结果进行后处理。

使用非极大值抑制（NMS）来去除重叠的检测框。

检查原始图像是否为列表，如果不是，则将其转换为 NumPy 数组。

遍历每个预测结果，缩放预测框到原始图像的尺寸，并创建 Results 对象以存储每个图像的预测结果。

返回结果：最终返回一个包含所有处理后结果的列表。

这个程序文件 predict.py 是一个用于目标检测的预测模块，基于 Ultralytics YOLO（You Only Look Once）模型构建。文件中定义了一个名为 DetectionPredictor 的类，它继承自 BasePredictor 类，主要用于处理基于检测模型的预测任务。

在类的文档字符串中，提供了一个示例，展示了如何使用 DetectionPredictor 类进行预测。示例中，首先从 ultralytics.utils 导入了 ASSETS，然后通过指定模型文件和数据源来创建 DetectionPredictor 的实例，最后调用 predict_cli() 方法进行预测。

DetectionPredictor 类中有一个重要的方法 postprocess，该方法负责对模型的预测结果进行后处理。具体来说，它接收三个参数：preds（模型的预测结果）、img（输入图像）和 orig_imgs（原始图像）。在方法内部，首先调用 ops.non_max_suppression 函数对预测结果进行非极大值抑制，以过滤掉冗余的检测框。这个过程使用了一些参数，如置信度阈值、IOU（Intersection over Union）阈值、是否进行类别无关的非极大值抑制、最大检测框数量以及指定的类别。

接下来，方法检查 orig_imgs 是否为列表，如果不是，则将其转换为 NumPy 数组，以便后续处理。然后，方法遍历每个预测结果，并对检测框进行缩放，以适应原始图像的尺寸。最后，将每个原始图像、图像路径、模型名称和检测框信息封装成 Results 对象，并将其添加到结果列表中。

最终，postprocess 方法返回一个包含所有处理后结果的列表。这些结果可以用于后续的分析或可视化，帮助用户理解模型的检测性能和结果。

10.4 SMPConv.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

import torch.nn.functional as F

定义相对位置的函数，生成一个包含相对位置坐标的张量

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SMPConv类，继承自nn.Module

class SMPConv(nn.Module):

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

super().init()

    self.planes = planes  # 输出通道数
    self.kernel_size = kernel_size  # 卷积核大小
    self.n_points = n_points  # 关键点数量
    self.init_radius = 2 * (2/kernel_size)  # 初始化半径

    # 生成卷积核坐标
    kernel_coord = rel_pos(kernel_size)
    self.register_buffer('kernel_coord', kernel_coord)  # 注册为缓冲区

    # 初始化权重坐标
    weight_coord = torch.empty(1, n_points, 2)
    nn.init.trunc_normal_(weight_coord, std=0.2, a=-1., b=1.)  # 使用截断正态分布初始化
    self.weight_coord = nn.Parameter(weight_coord)  # 将其作为可学习参数

    # 初始化半径参数
    self.radius = nn.Parameter(torch.empty(1, n_points).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1))
    self.radius.data.fill_(value=self.init_radius)  # 填充初始值

    # 初始化权重
    weights = torch.empty(1, planes, n_points)
    nn.init.trunc_normal_(weights, std=.02)  # 使用截断正态分布初始化
    self.weights = nn.Parameter(weights)  # 将其作为可学习参数

def forward(self, x):
    kernels = self.make_kernels().unsqueeze(1)  # 生成卷积核
    x = x.contiguous()  # 确保输入张量在内存中是连续的
    kernels = kernels.contiguous()  # 确保卷积核在内存中是连续的

    # 根据输入数据类型选择不同的卷积实现
    if x.dtype == torch.float32:
        x = _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP32.apply(x, kernels)  # 使用FP32实现
    elif x.dtype == torch.float16:
        x = _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP16.apply(x, kernels)  # 使用FP16实现
    else:
        raise TypeError("Only support fp32 and fp16, get {}".format(x.dtype))  # 抛出异常
    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)  # 计算坐标差
    diff = diff.transpose(2, 3).reshape(1, self.n_points, 2, self.kernel_size, self.kernel_size)  # 重塑形状
    diff = F.relu(1 - torch.sum(torch.abs(diff), dim=2) / self.radius)  # 计算ReLU激活后的差值
    
    # 计算最终的卷积核
    kernels = torch.matmul(self.weights, diff.reshape(1, self.n_points, -1))  # 计算加权卷积核
    kernels = kernels.reshape(1, self.planes, *self.kernel_coord.shape[2:])  # 重塑形状
    kernels = kernels.squeeze(0)  # 去掉多余的维度
    kernels = torch.flip(kernels.permute(0, 2, 1), dims=(1,))  # 反转卷积核的维度
    return kernels

def radius_clip(self, min_radius=1e-3, max_radius=1.):
    # 限制半径的范围
    r = self.radius.data
    r = r.clamp(min_radius, max_radius)  # 限制在[min_radius, max_radius]之间
    self.radius.data = r  # 更新半径

定义SMPCNN类，继承自nn.Module

class SMPCNN(nn.Module):

def init (self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, groups, n_points=None, n_points_divide=4):

super().init ()

self.kernel_size = kernel_size

if n_points is None:

n_points = int((kernel_size**2) // n_points_divide) # 计算n_points

    padding = kernel_size // 2  # 计算填充
    self.smp = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size,
                       stride=stride, padding=padding, dilation=1, groups=groups, n_points=n_points)
    
    self.small_kernel = 5  # 小卷积核大小
    self.small_conv = Conv(in_channels, out_channels, self.small_kernel, stride, self.small_kernel // 2, groups, act=False)  # 小卷积层

def forward(self, inputs):
    out = self.smp(inputs)  # 通过SMP卷积层
    out += self.small_conv(inputs)  # 加上小卷积层的输出
    return out  # 返回结果

代码说明：

SMPConv：自定义的卷积层，使用了相对位置编码和动态卷积核生成。它根据输入的特征图和卷积核坐标计算卷积结果。

SMPCNN：组合了SMPConv和小卷积层的网络结构，通过两个不同大小的卷积核来提取特征，增强模型的表达能力。

make_kernels：生成卷积核的核心函数，通过计算权重坐标与卷积核坐标的差异来生成动态卷积核。

以上代码片段是实现自定义卷积操作的核心部分，结合了动态卷积核生成和小卷积层的特性，适用于深度学习中的图像处理任务。

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 SMPConv、SMPCNN、SMPCNN_ConvFFN 和 SMPBlock 等类。程序使用了 PyTorch 框架，并结合了一些自定义的卷积操作和模块。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 的核心模块和一些自定义的模块。SMPConv 类是文件的核心，主要实现了一种新的卷积操作。其构造函数中，初始化了一些参数，如输出通道数、卷积核大小、点数、步幅和填充等。rel_pos 函数用于生成卷积核的相对位置坐标，make_kernels 方法则根据权重和位置坐标生成卷积核。

在 forward 方法中，输入数据通过 make_kernels 生成的卷积核进行卷积操作。这里使用了两种不同精度的深度卷积实现，分别对应于 FP32 和 FP16 数据类型，确保了在不同精度下的高效计算。

radius_clip 方法用于限制半径的范围，防止其超出设定的最小和最大值。

接下来，文件定义了一些辅助函数，如 get_conv2d、get_bn 和 conv_bn 等，这些函数用于创建卷积层和批归一化层，并提供了一些条件判断，以便在特定情况下使用 SMPConv 替代标准卷积。

SMPCNN 类则将 SMPConv 和一个小卷积层结合在一起，通过跳跃连接的方式增强特征提取能力。SMPCNN_ConvFFN 类实现了一个前馈网络，包含了两个逐点卷积层和一个非线性激活函数 GELU，同时也支持 DropPath 机制以提高模型的鲁棒性。

最后，SMPBlock 类结合了逐点卷积和大卷积核的操作，形成一个完整的模块。它首先通过批归一化处理输入，然后进行一系列卷积操作，最后通过跳跃连接将输入与输出相加，形成残差结构。

总体来说，这个文件实现了一种新型的卷积模块，旨在提高卷积神经网络的性能和灵活性，适用于各种计算机视觉任务。

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