背景意义
研究背景与意义
随着现代物流和仓储管理的快速发展，物品分类与检测技术在提高仓库运营效率、降低人工成本方面发挥着越来越重要的作用。传统的物品管理方式往往依赖人工识别和分类，效率低下且容易出错。为了解决这一问题，基于计算机视觉的自动化物品分类检测系统应运而生。近年来，深度学习技术的进步，尤其是目标检测算法的不断优化，使得这一领域的研究取得了显著的进展。
YOLO（You Only Look Once）系列算法作为目标检测领域的佼佼者，以其高效的实时检测能力和良好的准确性，成为了许多应用场景的首选。YOLOv11作为该系列的最新版本，结合了更先进的网络结构和优化策略，能够在复杂环境中实现更高效的物品检测和分类。然而，现有的YOLOv11模型在特定应用场景中的表现仍有提升空间，尤其是在仓库物品的细粒度分类和图像分割任务中。
本研究旨在基于改进的YOLOv11算法，构建一个针对仓库物品的分类检测与图像分割系统。我们将使用包含2000张图像的5S数据集，该数据集涵盖了12种不同类别的物品，包括箱子、手推车、托盘等。这些类别的多样性为模型的训练和评估提供了丰富的样本，能够有效提升模型的泛化能力和实际应用效果。
通过对YOLOv11的改进，我们希望能够在物品检测的准确性和速度上实现突破，进而为仓库管理提供更为智能化的解决方案。该系统的成功实施将为物流行业的数字化转型提供有力支持，推动智能仓储技术的发展，并为相关领域的研究提供新的思路和方法。
图片效果
数据集信息
本项目数据集信息介绍
本项目旨在通过改进YOLOv11模型，构建一个高效的仓库物品分类检测图像分割系统，以提升仓库管理的智能化水平。为实现这一目标，我们构建了一个专门的数据集，主题围绕“5S”管理理念展开，强调在仓库环境中物品的整理、整顿、清扫、清洁和素养的重要性。该数据集包含11个类别，涵盖了仓库中常见的物品类型，具体包括：BOX（箱子）、BUNDLING（捆绑物）、GULUNGAN（卷筒）、HAND-PALLET（手动托盘）、KONTAINER（集装箱）、KURSI-BESI（铁椅）、OTHER（其他物品）、PALLET（托盘）、PENGKI（铲子）、SAPU（扫帚）和TRASH（垃圾）。这些类别的选择不仅反映了仓库管理的实际需求，也为物品的分类和检测提供了多样化的视角。
数据集中的图像经过精心挑选和标注，确保每个类别的样本数量均衡，且涵盖了不同的拍摄角度、光照条件和背景环境。这种多样性使得模型在训练过程中能够学习到更为丰富的特征，从而提高其在实际应用中的鲁棒性和准确性。此外，数据集还考虑到了不同物品之间的相似性和差异性，确保模型能够有效地区分相近类别，减少误检和漏检的情况。
通过对该数据集的深入分析和应用，我们期望能够显著提升YOLOv11在仓库物品分类检测中的性能，进而推动“5S”管理理念在仓库环境中的落地实施。最终，我们希望该系统不仅能提高物品管理的效率，还能为仓库的整体运营提供数据支持和决策依据。
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 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
# 如果设置了dropout，则根据维度选择相应的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')
# 初始化基础卷积层和样条卷积层
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)])
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)])
# 初始化归一化层和激活层
self.layer_norm = nn.ModuleList([norm_class(output_dim // groups) for _ in range(groups)])
self.prelus = nn.ModuleList([nn.PReLU() for _ in range(groups)])
# 创建样条网格
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的权重
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)
# 计算多个阶数的样条基
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) # 重新排列和展平基
# 通过样条卷积层进行输出
spline_output = self.spline_conv[group_index](bases)
x = self.prelus[group_index](self.layer_norm[group_index](base_output + spline_output))
# 如果设置了dropout，则应用dropout
if self.dropout is not None:
x = self.dropout(x)
return x
def forward(self, x):
# 将输入按组分割
split_x = torch.split(x, self.inputdim // self.groups, dim=1)
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) # 合并输出
return y
代码核心部分说明：
KANConvNDLayer类：这是一个自定义的多维卷积层，支持1D、2D和3D卷积。它结合了基础卷积和样条卷积的特性。
初始化方法：初始化卷积层、归一化层、激活函数和样条网格，并进行必要的参数检查。
forward_kan方法：实现了对输入数据的前向传播，计算基础卷积和样条卷积的输出，并应用激活函数和归一化。
forward方法：将输入数据按组分割，并对每个组调用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 KANConv 的卷积层，主要用于深度学习中的卷积神经网络（CNN）。它是一个可扩展的多维卷积层，支持1D、2D和3D卷积，具有自定义的样条基函数（spline basis）和归一化层。程序中包含了一个基类 KANConvNDLayer 和三个子类 KANConv1DLayer、KANConv2DLayer 和 KANConv3DLayer，分别用于处理一维、二维和三维数据。
在 KANConvNDLayer 类的构造函数中，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、网格范围和丢弃率。然后，程序检查分组数是否为正整数，并确保输入和输出维度可以被分组数整除。
接下来，基于传入的卷积类（如 nn.Conv1d、nn.Conv2d 或 nn.Conv3d），程序创建了基础卷积层和样条卷积层的模块列表。每个组都有独立的卷积层和归一化层，以及 PReLU 激活函数。程序还生成了一个网格，用于计算样条基函数。
在 forward_kan 方法中，首先对输入进行基础激活，然后通过基础卷积层进行线性变换。接着，程序计算样条基函数，并将其传递给样条卷积层。最后，输出经过归一化和激活函数处理的结果，并在需要时应用丢弃层。
forward 方法将输入张量按组分割，并对每个组调用 forward_kan 方法进行处理，最后将所有组的输出拼接在一起。
子类 KANConv1DLayer、KANConv2DLayer 和 KANConv3DLayer 继承自 KANConvNDLayer，分别指定了适用于一维、二维和三维卷积的卷积类和归一化类。
总体来说，这个程序实现了一个灵活的卷积层，结合了基础卷积和样条卷积的优点，适用于多种类型的输入数据，并提供了多种可调参数以适应不同的应用场景。
10.4 repvit.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.nn as nn
import torch
def _make_divisible(v, divisor, min_value=None):
“”"
确保所有层的通道数是8的倍数
:param v: 输入的通道数
:param divisor: 需要被整除的数
:param min_value: 最小值，默认为divisor
:return: 调整后的通道数
“”"
if min_value is None:
min_value = divisor
new_v = max(min_value, int(v + divisor / 2) // divisor * divisor)
# 确保向下取整不会减少超过10%
if new_v < 0.9 * v:
new_v += divisor
return new_v
class Conv2d_BN(torch.nn.Sequential):
“”"
包含卷积层和批归一化层的组合
“”"
def init(self, a, b, ks=1, stride=1, pad=0, dilation=1,
groups=1, bn_weight_init=1):
super().init()
# 添加卷积层
self.add_module(‘c’, torch.nn.Conv2d(
a, b, ks, stride, pad, dilation, groups, bias=False))
# 添加批归一化层
self.add_module(‘bn’, torch.nn.BatchNorm2d(b))
# 初始化批归一化层的权重
torch.nn.init.constant_(self.bn.weight, bn_weight_init)
torch.nn.init.constant_(self.bn.bias, 0)
@torch.no_grad()
def fuse_self(self):
"""
融合卷积层和批归一化层为一个卷积层
"""
c, bn = self._modules.values()
# 计算融合后的权重和偏置
w = bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5
w = c.weight * w[:, None, None, None]
b = bn.bias - bn.running_mean * bn.weight / \
(bn.running_var + bn.eps)**0.5
# 创建新的卷积层
m = torch.nn.Conv2d(w.size(1) * self.c.groups, w.size(
0), w.shape[2:], stride=self.c.stride, padding=self.c.padding, dilation=self.c.dilation, groups=self.c.groups,
device=c.weight.device)
m.weight.data.copy_(w)
m.bias.data.copy_(b)
return m
class RepViTBlock(nn.Module):
“”"
RepViT的基本模块，包含通道混合和标记混合
“”"
def init(self, inp, hidden_dim, oup, kernel_size, stride, use_se, use_hs):
super(RepViTBlock, self).init()
assert stride in [1, 2]
self.identity = stride == 1 and inp == oup
assert(hidden_dim == 2 * inp)
if stride == 2:
# 当步幅为2时，使用卷积和SqueezeExcite
self.token_mixer = nn.Sequential(
Conv2d_BN(inp, inp, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups=inp),
nn.Identity() if not use_se else SqueezeExcite(inp, 0.25),
Conv2d_BN(inp, oup, ks=1, stride=1, pad=0)
)
self.channel_mixer = nn.Sequential(
Conv2d_BN(oup, 2 * oup, 1, 1, 0),
nn.GELU() if use_hs else nn.Identity(),
Conv2d_BN(2 * oup, oup, 1, 1, 0, bn_weight_init=0),
)
else:
assert(self.identity)
# 当步幅为1时，使用RepVGGDW模块
self.token_mixer = nn.Sequential(
RepVGGDW(inp),
nn.Identity() if not use_se else SqueezeExcite(inp, 0.25),
)
self.channel_mixer = nn.Sequential(
Conv2d_BN(inp, hidden_dim, 1, 1, 0),
nn.GELU() if use_hs else nn.Identity(),
Conv2d_BN(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bn_weight_init=0),
)
def forward(self, x):
# 前向传播
return self.channel_mixer(self.token_mixer(x))
class RepViT(nn.Module):
“”"
RepViT模型的主类
“”"
def init(self, cfgs):
super(RepViT, self).init()
self.cfgs = cfgs
input_channel = self.cfgs[0][2]
# 构建初始层
patch_embed = torch.nn.Sequential(Conv2d_BN(3, input_channel // 2, 3, 2, 1), torch.nn.GELU(),
Conv2d_BN(input_channel // 2, input_channel, 3, 2, 1))
layers = [patch_embed]
# 构建反向残差块
for k, t, c, use_se, use_hs, s in self.cfgs:
output_channel = _make_divisible(c, 8)
exp_size = _make_divisible(input_channel * t, 8)
layers.append(RepViTBlock(input_channel, exp_size, output_channel, k, s, use_se, use_hs))
input_channel = output_channel
self.features = nn.ModuleList(layers)
def forward(self, x):
# 前向传播，返回特征图
features = []
for f in self.features:
x = f(x)
features.append(x)
return features
def repvit_m0_9(weights=‘’):
“”"
构建RepViT模型的特定配置
“”"
cfgs = [
# k, t, c, SE, HS, s
[3, 2, 48, 1, 0, 1],
# 其他配置…
]
model = RepViT(cfgs)
if weights:
model.load_state_dict(torch.load(weights)[‘model’])
return model
代码核心部分解释：
_make_divisible: 确保通道数是8的倍数，适用于模型结构的要求。
Conv2d_BN: 封装了卷积层和批归一化层，提供了权重初始化和融合方法。
RepViTBlock: 定义了RepViT的基本构建块，负责通道和标记的混合。
RepViT: 主模型类，负责根据配置构建整个网络结构。
repvit_m0_9: 提供了一个特定配置的RepViT模型构建函数。
以上是代码的核心部分及其详细注释，帮助理解模型的结构和功能。
这个程序文件 repvit.py 实现了一个基于深度学习的模型，主要是 RepViT（Residual Vision Transformer）架构的实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的优点，适用于图像分类等任务。
首先，程序导入了必要的库，包括 PyTorch 的神经网络模块、NumPy 和一些特定的层（如 SqueezeExcite）。接着，定义了一些全局变量，表示不同版本的 RepViT 模型。
replace_batchnorm 函数用于遍历网络中的所有子模块，将 BatchNorm2d 层替换为 Identity 层。这通常用于模型推理阶段，以减少计算开销。
_make_divisible 函数确保所有层的通道数都是 8 的倍数，这在一些模型架构中是一个常见的要求，以提高计算效率。
Conv2d_BN 类定义了一个包含卷积层和批归一化层的复合模块，并在初始化时对批归一化的权重进行初始化。fuse_self 方法用于将卷积层和批归一化层融合为一个卷积层，以提高推理速度。
Residual 类实现了残差连接的功能，允许在训练时添加随机噪声以提高模型的鲁棒性。它也包含了一个 fuse_self 方法，用于在推理时融合卷积层。
RepVGGDW 类定义了一个深度可分离卷积模块，结合了卷积和批归一化，输出经过激活函数处理的结果。
RepViTBlock 类实现了 RepViT 的基本构建块，包含了通道混合和标记混合的功能，使用了前面定义的模块。
RepViT 类是整个模型的核心，负责构建模型的不同层次。它接受一个配置列表，构建相应的卷积层和 RepViT 块，并在前向传播中返回特征图。
switch_to_deploy 方法用于将模型切换到推理模式，替换掉所有的 BatchNorm 层。
update_weight 函数用于更新模型的权重，将预训练模型的权重加载到当前模型中。
接下来，定义了多个函数（如 repvit_m0_9, repvit_m1_0, 等），这些函数用于构建不同配置的 RepViT 模型，并可以选择性地加载预训练权重。
最后，在 main 部分，程序实例化了一个 RepViT 模型，并对随机生成的输入数据进行前向传播，输出各层的特征图尺寸。
总体而言，这个程序实现了一个灵活且高效的深度学习模型，适用于各种计算机视觉任务，尤其是在图像分类领域。
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