背景意义
研究背景与意义
在现代军事作战中，伪装技术的应用至关重要，尤其是在隐蔽和生存能力方面。随着战场环境的复杂性增加，传统的伪装手段已难以满足现代战争的需求。因此，开发高效的目标分割系统，以自动识别和分析伪装目标，成为军事研究的一个重要方向。基于深度学习的计算机视觉技术，尤其是目标检测和分割模型的进步，为这一领域提供了新的解决方案。
YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效性和实时性，广泛应用于目标检测任务。YOLOv11作为该系列的最新版本，结合了更为先进的网络结构和算法优化，能够在复杂环境中实现更高的检测精度和速度。然而，针对军事伪装目标的特定需求，现有的YOLOv11模型仍需进行改进，以提高其在特定场景下的表现。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个专门针对军事伪装目标的分割系统。通过使用包含1000张图像的军事伪装分割数据集，该系统将专注于识别和分割伪装目标，提升对战场环境的感知能力。数据集中仅包含一种类别——伪装目标，这使得模型能够集中学习特定特征，从而提高分割的准确性和鲁棒性。
此外，随着数据集的不断扩展和改进，系统的性能也将不断提升。这不仅有助于提升军事行动的效率，还能够为后续的军事战略制定提供重要的数据支持。通过实现高效的伪装目标分割，本研究将为现代军事作战提供新的技术手段，推动军事智能化的发展，具有重要的理论意义和实际应用价值。
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专注于军事伪装目标的分割，旨在为改进YOLOv11的军事伪装目标分割系统提供强有力的支持。数据集的主题围绕“military camouflage segmentation”，主要用于训练模型以识别和分割伪装目标，从而提高在复杂环境下的目标检测能力。该数据集包含一个类别，即“camouflaged-figures”，这一类别涵盖了多种军事伪装形态的目标，体现了在真实战场环境中伪装技术的多样性和复杂性。
数据集的构建过程中，特别注重数据的多样性和代表性，以确保模型能够在不同的场景和条件下有效地进行伪装目标的识别与分割。数据集中的图像来源于多种军事训练和演习场景，涵盖了不同的地形、气候条件以及伪装技术的应用。这些图像经过精心标注，确保每个伪装目标都被准确地分割出来，为模型的训练提供了高质量的标注数据。
在数据集的设计中，考虑到了伪装目标在自然环境中的变化，例如光照、阴影、背景复杂性等因素。这些因素不仅影响目标的可见性，也对模型的分割性能提出了挑战。因此，数据集中包含了多种背景和环境条件下的伪装目标图像，以提高模型的鲁棒性和适应性。
通过对这一数据集的深入分析和利用，项目旨在提升YOLOv11在军事伪装目标分割任务中的表现，使其能够更准确地识别和分割伪装目标，从而为军事侦察、监视和作战决策提供重要支持。
核心代码
以下是经过简化并注释的核心代码部分，主要包含了模型的定义和前向传播过程。
import torch
import torch.nn as nn
from typing import List
from torch import Tensor
class Partial_conv3(nn.Module):
“”“部分卷积层，用于在不同的前向传播模式下处理输入”“”
def __init__(self, dim, n_div, forward):
super().__init__()
self.dim_conv3 = dim // n_div # 部分卷积的通道数
self.dim_untouched = dim - self.dim_conv3 # 未处理的通道数
self.partial_conv3 = nn.Conv2d(self.dim_conv3, self.dim_conv3, 3, 1, 1, bias=False) # 3x3卷积
# 根据前向传播模式选择方法
if forward == 'slicing':
self.forward = self.forward_slicing
elif forward == 'split_cat':
self.forward = self.forward_split_cat
else:
raise NotImplementedError
def forward_slicing(self, x: Tensor) -> Tensor:
"""仅用于推理阶段的前向传播"""
x = x.clone() # 保持原始输入不变，以便后续的残差连接
x[:, :self.dim_conv3, :, :] = self.partial_conv3(x[:, :self.dim_conv3, :, :]) # 处理部分通道
return x
def forward_split_cat(self, x: Tensor) -> Tensor:
"""用于训练和推理阶段的前向传播"""
x1, x2 = torch.split(x, [self.dim_conv3, self.dim_untouched], dim=1) # 按通道分割
x1 = self.partial_conv3(x1) # 处理部分通道
x = torch.cat((x1, x2), 1) # 连接处理后的通道和未处理的通道
return x
class MLPBlock(nn.Module):
“”“多层感知机块，包含卷积、归一化和激活函数”“”
def __init__(self, dim, n_div, mlp_ratio, drop_path, layer_scale_init_value, act_layer, norm_layer, pconv_fw_type):
super().__init__()
self.dim = dim
self.mlp_ratio = mlp_ratio
self.drop_path = nn.Identity() if drop_path <= 0 else nn.Dropout(drop_path) # 随机丢弃层
self.n_div = n_div
mlp_hidden_dim = int(dim * mlp_ratio) # 隐藏层维度
# 定义MLP层
mlp_layer: List[nn.Module] = [
nn.Conv2d(dim, mlp_hidden_dim, 1, bias=False),
norm_layer(mlp_hidden_dim),
act_layer(),
nn.Conv2d(mlp_hidden_dim, dim, 1, bias=False)
]
self.mlp = nn.Sequential(*mlp_layer) # 将MLP层组合成一个序列
# 初始化部分卷积
self.spatial_mixing = Partial_conv3(dim, n_div, pconv_fw_type)
def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
"""前向传播函数"""
shortcut = x # 保存输入以进行残差连接
x = self.spatial_mixing(x) # 进行空间混合
x = shortcut + self.drop_path(self.mlp(x)) # 残差连接
return x
class FasterNet(nn.Module):
“”“FasterNet模型定义”“”
def __init__(self, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=96, depths=(1, 2, 8, 2), mlp_ratio=2., n_div=4,
patch_size=4, patch_stride=4, patch_size2=2, patch_stride2=2, patch_norm=True, drop_path_rate=0.1,
layer_scale_init_value=0, norm_layer=nn.BatchNorm2d, act_layer=nn.ReLU):
super().__init__()
self.num_stages = len(depths) # 模型阶段数
self.embed_dim = embed_dim # 嵌入维度
self.patch_embed = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_stride, bias=False) # 图像嵌入层
# 构建各个阶段的基本块
stages_list = []
for i_stage in range(self.num_stages):
stage = BasicStage(dim=int(embed_dim * 2 ** i_stage), n_div=n_div, depth=depths[i_stage],
mlp_ratio=mlp_ratio, drop_path=drop_path_rate, layer_scale_init_value=layer_scale_init_value,
norm_layer=norm_layer, act_layer=act_layer, pconv_fw_type='split_cat')
stages_list.append(stage)
self.stages = nn.Sequential(*stages_list) # 将所有阶段组合成一个序列
def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
"""前向传播函数"""
x = self.patch_embed(x) # 嵌入输入图像
outs = []
for stage in self.stages:
x = stage(x) # 通过每个阶段
outs.append(x) # 收集输出
return outs # 返回各阶段的输出
示例：创建FasterNet模型并进行前向传播
if name == ‘main’:
model = FasterNet() # 实例化模型
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 创建随机输入
outputs = model(inputs) # 前向传播
for output in outputs:
print(output.size()) # 打印每个阶段的输出尺寸
代码说明：
Partial_conv3: 该类实现了部分卷积操作，可以根据不同的前向传播模式处理输入。
MLPBlock: 该类实现了多层感知机块，包含卷积、归一化和激活函数，并实现了残差连接。
FasterNet: 该类是整个模型的定义，包含多个阶段，每个阶段由多个 MLPBlock 组成。模型的前向传播过程通过嵌入层和各个阶段的处理来完成。
前向传播: 在 main 部分，创建了模型实例并进行了前向传播，输出了每个阶段的输出尺寸。
这个程序文件 fasternet.py 实现了一个名为 FasterNet 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。代码的结构清晰，包含多个类和函数，下面是对其主要部分的讲解。
首先，程序引入了一些必要的库，包括 PyTorch、YAML 以及一些用于构建神经网络的模块。接着，定义了一些辅助类，例如 Partial_conv3、MLPBlock、BasicStage、PatchEmbed 和 PatchMerging，这些类共同构成了 FasterNet 模型的基础。
Partial_conv3 类实现了一个部分卷积操作，支持两种前向传播方式：切片（slicing）和拼接（split_cat）。切片方式主要用于推理阶段，而拼接方式则用于训练阶段。这个类的设计使得在处理特征图时，可以灵活选择不同的操作方式。
MLPBlock 类实现了一个多层感知机（MLP）模块，包含两个卷积层和一个激活函数。它还使用了 Partial_conv3 进行空间混合操作，并可以选择是否使用层级缩放（layer scale），以增强模型的表现。
BasicStage 类由多个 MLPBlock 组成，形成了模型的一个阶段。每个阶段的深度和参数可以通过构造函数进行配置。
PatchEmbed 类用于将输入图像分割成不重叠的补丁，并将其嵌入到一个新的特征空间中。PatchMerging 类则用于在模型的不同阶段合并补丁，以减少特征图的尺寸。
FasterNet 类是整个模型的核心，负责构建和管理多个阶段。它的构造函数接收多个参数，包括输入通道数、类别数、嵌入维度、每个阶段的深度等。该类还实现了模型的前向传播逻辑，能够输出不同阶段的特征图。
此外，程序中还定义了一些函数，如 update_weight 用于更新模型权重，fasternet_t0、fasternet_t1 等函数用于加载不同配置的 FasterNet 模型。这些函数会读取 YAML 配置文件，构建模型，并在需要时加载预训练权重。
最后，在 main 部分，程序展示了如何使用 fasternet_t0 函数加载模型并进行推理。通过生成随机输入，模型可以输出各个阶段的特征图大小。
整体来看，这个程序文件实现了一个灵活且高效的深度学习模型结构，适用于图像分类和其他视觉任务，且具备良好的可扩展性和可配置性。
10.4 predict.py
以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：
from ultralytics.engine.predictor import BasePredictor
from ultralytics.engine.results import Results
from ultralytics.utils import ops
class DetectionPredictor(BasePredictor):
“”"
DetectionPredictor类扩展了BasePredictor类，用于基于检测模型进行预测。
“”"
def postprocess(self, preds, img, orig_imgs):
"""
对预测结果进行后处理，并返回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（可能是torch.Tensor或numpy数组）
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）来过滤重叠的检测框
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, # 是否使用类别无关的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): # 输入图像是torch.Tensor而不是列表
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
# 将预测框的坐标从缩放后的图像空间转换回原始图像空间
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
代码核心部分说明：
类定义：DetectionPredictor类继承自BasePredictor，用于处理检测模型的预测。
后处理方法：postprocess方法对模型的预测结果进行后处理，包括应用非极大值抑制（NMS）和坐标缩放。
非极大值抑制：通过ops.non_max_suppression函数过滤掉重叠的检测框，保留置信度高的框。
坐标缩放：将预测框的坐标从模型输出的图像空间转换回原始图像的空间，以便于后续处理和可视化。
结果存储：将处理后的结果封装成Results对象，并返回一个包含所有结果的列表。
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。文件中定义了一个名为 DetectionPredictor 的类，该类继承自 BasePredictor，用于执行基于检测模型的预测。
在这个类的文档字符串中，提供了一个使用示例，展示了如何导入必要的模块，创建一个 DetectionPredictor 实例，并调用 predict_cli 方法进行预测。示例中使用了一个名为 yolov8n.pt 的模型文件和一个数据源 ASSETS。
类中定义了一个 postprocess 方法，该方法用于后处理模型的预测结果。具体来说，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 NMS、最大检测框数量以及需要检测的类别。
接下来，方法检查输入的原始图像是否为列表形式。如果不是，说明输入的是一个 PyTorch 张量，此时会调用 ops.convert_torch2numpy_batch 函数将其转换为 NumPy 数组。
然后，方法遍历每个预测结果，获取对应的原始图像，并对预测框进行缩放，以适应原始图像的尺寸。最后，将原始图像、图像路径、模型名称和预测框封装成 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结果的列表，供后续处理或展示使用。这个模块的设计旨在简化目标检测任务中的预测流程，使得用户能够方便地进行模型推理和结果处理。
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