【零售和消费品＆存货】超市购物车商品检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-DySnakeConv

改进yolo11-dysample等200+全套创新点大全：超市购物车商品检测系统源码＆数据集全套

1.图片效果展示

项目来源 人工智能促进会 2024.10.30

2.视频效果展示

2.1 视频效果展示

3.背景

研究背景与意义

随着电子商务的迅猛发展和消费者购物习惯的改变，传统超市面临着前所未有的挑战与机遇。超市购物车商品检测系统的需求日益增加，旨在提升购物体验、优化库存管理和提高运营效率。近年来，计算机视觉技术的快速进步为这一领域提供了新的解决方案，尤其是基于深度学习的目标检测算法。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而受到广泛关注，尤其是在复杂的零售环境中。

本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的超市购物车商品检测系统。该系统将能够实时识别购物车中的商品，提升结账效率，减少人工干预，同时为超市提供准确的库存数据。为实现这一目标，我们使用了包含13,000张图像的特定数据集，涵盖了多种商品类别，包括糖果、谷物、清洁用品、饮料、护肤品和零食等。这些商品的多样性为模型的训练提供了丰富的样本，有助于提高检测的准确性和鲁棒性。

通过对YOLOv11模型的改进，我们期望在检测速度和精度之间取得更好的平衡，尤其是在处理超市这种动态环境下的复杂场景时。该研究不仅具有重要的理论意义，推动了目标检测技术在零售领域的应用，也具有显著的实际价值，能够为超市管理者提供决策支持，提升顾客的购物体验，最终推动零售行业的智能化转型。通过构建这一系统，我们希望为未来的智能购物环境奠定基础，助力零售行业的数字化升级。

4.数据集信息展示

4.1 本项目数据集详细数据（类别数＆类别名）

nc: 10
names: [‘candy_minipralines_lindt’, ‘cereal_cheerios_honeynut’, ‘cleaning_snuggle_henkel’, ‘craft_yarn_caron_01’, ‘drink_greentea_itoen’, ‘drink_whippingcream_lucerne’, ‘lotion_essentially_nivea’, ‘pasta_lasagne_barilla’, ‘snack_biscotti_ghiott_01’, ‘snack_granolabar_naturevalley’]

该项目为【目标检测】数据集，请在【训练教程和Web端加载模型教程（第三步）】这一步的时候按照【目标检测】部分的教程来训练

4.2 本项目数据集信息介绍

本项目数据集信息介绍

本项目所使用的数据集名为“Grocery”，旨在为改进YOLOv11的超市购物车商品检测系统提供丰富的训练素材。该数据集包含10个不同类别的商品，涵盖了超市中常见的多种商品类型，以便于系统在实际应用中能够准确识别和分类。这10个类别分别为：迷你巧克力糖（candy_minipralines_lindt）、蜂蜜坚果麦片（cereal_cheerios_honeynut）、清洁剂（cleaning_snuggle_henkel）、手工纱线（craft_yarn_caron_01）、绿茶饮料（drink_greentea_itoen）、鲜奶油饮料（drink_whippingcream_lucerne）、护肤乳液（lotion_essentially_nivea）、千层面（pasta_lasagne_barilla）、意大利饼干（snack_biscotti_ghiott_01）以及谷物能量棒（snack_granolabar_naturevalley）。

数据集的构建过程中，特别注重商品的多样性和代表性，以确保模型在训练后能够适应不同的购物环境和商品种类。每个类别的商品都经过精心挑选，确保其在超市购物车中出现的频率较高，从而提高模型的实用性和准确性。此外，数据集中每个商品的图像均经过标注，包含了商品的边界框信息，这对于YOLOv11模型的训练至关重要。

通过使用“Grocery”数据集，研究团队期望能够提升YOLOv11在商品检测任务中的性能，使其在实际超市环境中能够更快速、准确地识别购物车中的商品。这不仅有助于提高购物效率，还能为顾客提供更好的购物体验。随着深度学习技术的不断进步，利用这样一个多样化且高质量的数据集进行训练，将为超市智能化管理和自动化购物提供坚实的基础。

5.全套项目环境部署视频教程（零基础手把手教学）

5.1 所需软件PyCharm和Anaconda安装教程（第一步）

5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程（第二步）

6.改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（零基础手把手教学）

6.1 改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（第三步）

按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集，运行train.py即可开始训练

 Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
 1/200     20.8G   0.01576   0.01955  0.007536        22      1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00,  1.04s/it]
           Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00,  2.87it/s]
             all       3395      17314      0.994      0.957      0.0957      0.0843

 Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
 2/200     20.8G   0.01578   0.01923  0.007006        22      1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00,  1.04s/it]
           Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00,  2.95it/s]
             all       3395      17314      0.996      0.956      0.0957      0.0845

 Epoch   gpu_mem       box       obj       cls    labels  img_size
 3/200     20.8G   0.01561    0.0191  0.006895        27      1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00,  1.29it/s]
           Class     Images     Labels          P          R     mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████   | 187/213 [00:52<00:00,  4.04it/s]
             all       3395      17314      0.996      0.957      0.0957      0.0845

项目数据集下载链接

7.原始YOLOv11算法讲解

YOLO11介绍

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。
YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

结构图如下：

C3k2

C3k2，结构图如下

**C3k2，继承自类C2f，其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是**Bottleneck

实现代码 ultralytics/nn/modules/block.py

C2PSA介绍

借鉴V10 PSA结构，实现了C2PSA和C2fPSA，最终选择了基于C2的C2PSA（可能涨点更好？）

实现代码 ultralytics/nn/modules/block.py

Detect介绍

分类检测头引入了DWConv（更加轻量级，为后续二次创新提供了改进点），结构图如下（和V8的区别）：

8.200+种全套改进YOLOV11创新点原理讲解

8.1 200+种全套改进YOLOV11创新点原理讲解大全

由于篇幅限制，每个创新点的具体原理讲解就不全部展开，具体见下列网址中的改进模块对应项目的技术原理博客网址【Blog】（创新点均为模块化搭建，原理适配YOLOv5~YOLOv11等各种版本）

改进模块技术原理博客【Blog】网址链接

8.2 精选部分改进YOLOV11创新点原理讲解

这里节选部分改进创新点展开原理讲解(完整的改进原理见上图和改进模块技术原理博客链接【如果此小节的图加载失败可以通过CSDN或者Github搜索该博客的标题访问原始博客，原始博客图片显示正常】

引入ODConv的改进YOLO

参考这篇博客涵盖了引入ODConv的改进YOLOv11系统的内容，ODConv采用多维注意机制，在卷积核空间的四个维度上学习不同的注意。结合了CondConv和DyConv的优势，ODConv通过图示的四种注意类型逐步与卷积核相乘，以捕获丰富的上下文线索，提升特征提取能力。

ODConv结构与方法

ODConv的公式和图示展示了其关注力分配给卷积核的方式，其中四种类型的关注以位置、信道、滤波器和核的顺序逐步与卷积核相乘。这种结构保证了卷积运算不同于标准的Conv操作，能够捕获更多上下文信息，从而增强了CNN的特征提取能力。另外，单个卷积核的ODConv在性能上能够与CondConv和DyConv相竞争，并且引入的额外参数大幅减少。

ODConv的特殊之处在于其广义的动态卷积性质，同时在特定条件下（n=1且所有分量为1），它可以退化为一种特例，即只关注滤波器方向，这类似于基于输入特征的SE变体，但不同于原始SE，它基于输出特征。

ODConv的实现

关键问题在于如何计算卷积核的四种关注度。ODConv采用了SE型注意力模块，结合了多个头部来计算这些关注度。具体实现上，通过逐通道全局平均池运算和完全连接层，将输入压缩为特征向量，随后使用四个头部分支来计算四种不同类型的关注。这样的结构能在保持模型复杂度可控的情况下，提升了特征的表征能力。

ODConv的引入为YOLOv11带来了显著的性能提升，并且通过大量实验证明了其在特征提取方面的优越性。其结合了多维注意机制和卷积操作，为目标检测和分拣系统的提升带来了新的思路和性能突破。

9.系统功能展示

图9.1.系统支持检测结果表格显示

图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节

图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练获得)

图9.4.系统支持摄像头实时识别

图9.5.系统支持图片识别

图9.6.系统支持视频识别

图9.7.系统支持识别结果文件自动保存

图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据

10. YOLOv11核心改进源码讲解

10.1 conv.py

以下是对给定代码的核心部分进行分析和详细注释的结果：

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与输入相同。"""
    if d > 1:
        # 如果膨胀率大于1，计算实际的卷积核大小
        k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k]
    if p is None:
        # 如果未指定填充，则使用卷积核的一半作为填充
        p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k]
    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，设置输入输出通道、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)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)  # 批归一化
        self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()

    def forward(self, x):
        """前向传播：应用卷积、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，适用于减少参数和计算量。"""

    def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):
        """初始化深度卷积，设置输入输出通道、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)

class ConvTranspose(nn.Module):
    """转置卷积层，通常用于上采样。"""

    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，设置输入输出通道、卷积核大小、步幅、填充、批归一化和激活函数。"""
        super().__init__()
        self.conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(c1, c2, k, s, p, bias=not bn)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) if bn else nn.Identity()
        self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()

    def forward(self, x):
        """前向传播：应用转置卷积、批归一化和激活函数。"""
        return self.act(self.bn(self.conv_transpose(x)))

class ChannelAttention(nn.Module):
    """通道注意力模块，用于强调重要特征通道。"""

    def __init__(self, channels: int) -> None:
        """初始化通道注意力模块，设置通道数。"""
        super().__init__()
        self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)  # 自适应平均池化
        self.fc = nn.Conv2d(channels, channels, 1, 1, 0, bias=True)  # 1x1卷积
        self.act = nn.Sigmoid()  # Sigmoid激活函数

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """前向传播：计算通道注意力并应用于输入。"""
        return x * self.act(self.fc(self.pool(x)))

class SpatialAttention(nn.Module):
    """空间注意力模块，用于强调重要特征区域。"""

    def __init__(self, kernel_size=7):
        """初始化空间注意力模块，设置卷积核大小。"""
        super().__init__()
        assert kernel_size in {3, 7}, "卷积核大小必须为3或7"
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
        self.cv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)  # 卷积层
        self.act = nn.Sigmoid()  # Sigmoid激活函数

    def forward(self, x):
        """前向传播：计算空间注意力并应用于输入。"""
        return x * self.act(self.cv1(torch.cat([torch.mean(x, 1, keepdim=True), torch.max(x, 1, keepdim=True)[0]], 1)))

class CBAM(nn.Module):
    """卷积块注意力模块，结合通道和空间注意力。"""

    def __init__(self, c1, kernel_size=7):
        """初始化CBAM模块，设置输入通道和卷积核大小。"""
        super().__init__()
        self.channel_attention = ChannelAttention(c1)  # 通道注意力
        self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size)  # 空间注意力

    def forward(self, x):
        """前向传播：依次应用通道和空间注意力。"""
        return self.spatial_attention(self.channel_attention(x))

代码分析总结：

1. 自动填充函数 (autopad)：用于计算卷积操作的填充，以确保输出形状与输入形状一致。
2. 卷积类 (Conv)：实现了标准卷积操作，包含卷积、批归一化和激活函数的组合。
3. 深度卷积类 (DWConv)：继承自 Conv，实现深度可分离卷积，适用于减少模型的参数量。
4. 转置卷积类 (ConvTranspose)：实现转置卷积操作，通常用于上采样过程。
5. 通道注意力模块 (ChannelAttention)：通过自适应平均池化和1x1卷积来强调重要的通道特征。
6. 空间注意力模块 (SpatialAttention)：通过卷积操作和激活函数来强调重要的空间特征。
7. CBAM模块 (CBAM)：结合通道和空间注意力的特性，提升特征表示能力。

这些核心部分构成了YOLO模型中的重要组件，用于特征提取和增强。

这个文件 conv.py 定义了一系列用于卷积操作的模块，主要是为深度学习模型（如 YOLO）提供不同类型的卷积层。文件中包含了多个类，每个类实现了特定的卷积操作或功能。

首先，文件导入了必要的库，包括 math、numpy 和 torch，并定义了 __all__ 变量，列出了该模块中可导出的类和函数。

接下来，定义了一个辅助函数 autopad，用于根据卷积核的大小、填充和扩张参数自动计算填充量，以确保输出的形状与输入相同。

然后，定义了多个卷积相关的类：

1. 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，如输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、分组数、扩张率和激活函数。forward 方法将输入数据依次通过卷积、批归一化和激活函数处理。

2. Conv2 类是对 Conv 类的简化，增加了一个 1x1 的卷积层，并在 forward 方法中将两个卷积的输出相加。

3. LightConv 类实现了一种轻量级卷积，包含两个卷积层：一个 1x1 的卷积和一个深度卷积（DWConv）。

4. DWConv 类实现了深度卷积，主要用于减少参数数量和计算量。

5. DSConv 类实现了深度可分离卷积，由一个深度卷积和一个逐点卷积组成。

6. DWConvTranspose2d 类是深度转置卷积的实现，继承自 nn.ConvTranspose2d。

7. ConvTranspose 类实现了转置卷积层，包含批归一化和激活函数。

8. Focus 类用于将空间信息聚焦到通道维度，输入的张量被分成四个部分并进行拼接，然后通过卷积处理。

9. GhostConv 类实现了 Ghost 卷积，通过主卷积和廉价操作实现高效特征学习。

10. RepConv 类实现了一种可重用的卷积模块，支持训练和推理阶段的不同操作。

11. ChannelAttention 和 SpatialAttention 类实现了通道注意力和空间注意力机制，分别用于增强特征图的通道和空间信息。

12. CBAM 类结合了通道注意力和空间注意力，形成一个完整的卷积块注意力模块。

13. Concat 类用于在指定维度上连接多个张量。

这些类和方法的设计旨在提高卷积操作的灵活性和效率，使得在构建深度学习模型时能够根据需求选择合适的卷积层。整体来看，这个文件为构建高效的卷积神经网络提供了丰富的基础组件。

10.2 rmt.py

以下是经过简化和注释的核心代码部分，保留了主要的类和功能，同时添加了详细的中文注释：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DWConv2d(nn.Module):
    """ 深度可分离卷积类 """
    def __init__(self, dim, kernel_size, stride, padding):
        super().__init__()
        # 使用分组卷积实现深度可分离卷积
        self.conv = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size, stride, padding, groups=dim)

    def forward(self, x: torch.Tensor):
        '''
        x: 输入张量，形状为 (b, h, w, c)
        '''
        x = x.permute(0, 3, 1, 2)  # 转换为 (b, c, h, w)
        x = self.conv(x)  # 进行卷积操作
        x = x.permute(0, 2, 3, 1)  # 转换回 (b, h, w, c)
        return x

class MaSA(nn.Module):
    """ 多头自注意力机制类 """
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, value_factor=1):
        super().__init__()
        self.factor = value_factor
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = self.embed_dim * self.factor // num_heads
        self.key_dim = self.embed_dim // num_heads
        self.scaling = self.key_dim ** -0.5

        # 定义线性变换层
        self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=True)
        self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=True)
        self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim * self.factor, bias=True)
        self.lepe = DWConv2d(embed_dim, 5, 1, 2)  # 深度可分离卷积用于位置编码
        self.out_proj = nn.Linear(embed_dim * self.factor, embed_dim, bias=True)

    def forward(self, x: torch.Tensor, rel_pos):
        '''
        x: 输入张量，形状为 (b, h, w, c)
        rel_pos: 位置关系张量
        '''
        bsz, h, w, _ = x.size()
        q = self.q_proj(x)  # 计算查询
        k = self.k_proj(x)  # 计算键
        v = self.v_proj(x)  # 计算值
        lepe = self.lepe(v)  # 位置编码

        k *= self.scaling  # 缩放键
        # 重新排列张量以适应多头注意力
        qr = q.view(bsz, h, w, self.num_heads, -1).permute(0, 3, 1, 2, 4)
        kr = k.view(bsz, h, w, self.num_heads, -1).permute(0, 3, 1, 2, 4)

        # 计算注意力权重
        qk_mat = torch.matmul(qr, kr.transpose(-1, -2)) + rel_pos  # 添加位置关系
        qk_mat = torch.softmax(qk_mat, -1)  # 归一化

        # 计算输出
        output = torch.matmul(qk_mat, v.view(bsz, h, w, self.num_heads, -1).permute(0, 3, 1, 2, 4))
        output = output.permute(0, 3, 1, 2, 4).flatten(-2, -1) + lepe  # 添加位置编码
        output = self.out_proj(output)  # 线性变换输出
        return output

class FeedForwardNetwork(nn.Module):
    """ 前馈神经网络类 """
    def __init__(self, embed_dim, ffn_dim, activation_fn=F.gelu, dropout=0.0):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(embed_dim, ffn_dim)  # 第一层线性变换
        self.fc2 = nn.Linear(ffn_dim, embed_dim)  # 第二层线性变换
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)  # dropout层
        self.activation_fn = activation_fn  # 激活函数

    def forward(self, x: torch.Tensor):
        '''
        x: 输入张量，形状为 (b, h, w, c)
        '''
        x = self.fc1(x)  # 第一层
        x = self.activation_fn(x)  # 激活
        x = self.dropout(x)  # dropout
        x = self.fc2(x)  # 第二层
        return x

class VisRetNet(nn.Module):
    """ 视觉回归网络类 """
    def __init__(self, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dims=[96, 192, 384, 768], depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24]):
        super().__init__()
        self.patch_embed = PatchEmbed(in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dims[0])  # 图像分块嵌入
        self.layers = nn.ModuleList()  # 存储各层

        # 构建各层
        for i_layer in range(len(depths)):
            layer = BasicLayer(embed_dim=embed_dims[i_layer], depth=depths[i_layer], num_heads=num_heads[i_layer])
            self.layers.append(layer)

    def forward(self, x):
        x = self.patch_embed(x)  # 进行图像分块嵌入
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)  # 逐层前向传播
        return x

# 定义模型构造函数
def RMT_T():
    model = VisRetNet(
        embed_dims=[64, 128, 256, 512],
        depths=[2, 2, 8, 2],
        num_heads=[4, 4, 8, 16]
    )
    return model

if __name__ == '__main__':
    model = RMT_T()  # 创建模型
    inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640))  # 随机输入
    res = model(inputs)  # 前向传播
    print(res.size())  # 输出结果的形状

代码说明：

1. DWConv2d：实现了深度可分离卷积，用于处理输入张量。
2. MaSA：实现了多头自注意力机制，计算查询、键、值并进行注意力加权。
3. FeedForwardNetwork：实现了前馈神经网络，包含两层线性变换和激活函数。
4. VisRetNet：构建了一个视觉回归网络，包含图像分块嵌入和多个基本层。
5. RMT_T：模型构造函数，创建一个小型的视觉回归网络实例。

此代码为一个简化的视觉回归网络的实现，适合用于理解和扩展深度学习模型的结构。

这个程序文件 rmt.py 实现了一个基于视觉变换器（Vision Transformer）的网络模型，名为 VisRetNet，并提供了不同规模的模型构造函数（如 RMT_T, RMT_S, RMT_B, RMT_L）。该模型主要用于处理图像数据，具有图像嵌入、块结构、注意力机制等特性。

首先，文件中导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些自定义的层和模块。接着定义了一些基础组件，例如 DWConv2d（深度可分离卷积）、RelPos2d（二维相对位置编码）、MaSAd 和 MaSA（多头自注意力机制的变体）等。这些组件是构建模型的基础，负责处理输入数据的不同方面。

DWConv2d 类实现了深度可分离卷积，主要用于降低计算复杂度。RelPos2d 类则用于生成相对位置编码，这在处理图像时能够帮助模型更好地理解空间关系。MaSAd 和 MaSA 类实现了不同形式的自注意力机制，前者支持分块处理，后者则处理整个输入。

接下来，FeedForwardNetwork 类实现了前馈神经网络，通常用于在注意力层之后进行特征变换。RetBlock 类则是一个包含注意力机制和前馈网络的基本块，支持层归一化和残差连接。

PatchMerging 类用于将输入特征图分割成多个小块，并进行合并，以便在模型的不同层之间传递信息。BasicLayer 类则构建了一个基本的变换器层，包含多个 RetBlock 组件，并在必要时进行下采样。

LayerNorm2d 和 PatchEmbed 类分别实现了二维层归一化和图像到补丁的嵌入过程，后者将输入图像转换为嵌入特征。

VisRetNet 类是整个模型的核心，负责构建整个网络结构。它包含多个层，每一层由多个块组成，并支持不同的超参数配置，如嵌入维度、深度、头数等。模型的前向传播过程包括图像补丁嵌入、经过各层的处理以及特征提取。

最后，文件提供了四个不同规模的模型构造函数（RMT_T, RMT_S, RMT_B, RMT_L），这些函数根据不同的参数设置创建不同规模的 VisRetNet 模型。程序的最后部分是一个测试示例，创建了一个小型模型并对随机输入进行了前向传播，输出每个特征图的尺寸。

总体来说，这个文件实现了一个复杂的视觉变换器模型，结合了多种先进的深度学习技术，适用于图像处理任务。

10.3 lsknet.py

以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：

import torch
import torch.nn as nn
from functools import partial

class Mlp(nn.Module):
    """ 多层感知机（MLP）模块 """
    def __init__(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):
        super().__init__()
        out_features = out_features or in_features  # 输出特征数
        hidden_features = hidden_features or in_features  # 隐藏层特征数
        self.fc1 = nn.Conv2d(in_features, hidden_features, 1)  # 第一层卷积
        self.dwconv = DWConv(hidden_features)  # 深度卷积
        self.act = act_layer()  # 激活函数
        self.fc2 = nn.Conv2d(hidden_features, out_features, 1)  # 第二层卷积
        self.drop = nn.Dropout(drop)  # Dropout层

    def forward(self, x):
        """ 前向传播 """
        x = self.fc1(x)
        x = self.dwconv(x)
        x = self.act(x)
        x = self.drop(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.drop(x)
        return x


class Attention(nn.Module):
    """ 注意力模块 """
    def __init__(self, d_model):
        super().__init__()
        self.proj_1 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1)  # 线性投影
        self.activation = nn.GELU()  # 激活函数
        self.spatial_gating_unit = LSKblock(d_model)  # 空间门控单元
        self.proj_2 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1)  # 线性投影

    def forward(self, x):
        """ 前向传播 """
        shortcut = x.clone()  # 残差连接
        x = self.proj_1(x)
        x = self.activation(x)
        x = self.spatial_gating_unit(x)
        x = self.proj_2(x)
        x = x + shortcut  # 残差连接
        return x


class Block(nn.Module):
    """ 网络块，包括注意力和MLP """
    def __init__(self, dim, mlp_ratio=4., drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU):
        super().__init__()
        self.attn = Attention(dim)  # 注意力模块
        self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop)  # MLP模块
        self.drop_path = nn.Identity() if drop_path <= 0. else DropPath(drop_path)  # 随机深度

    def forward(self, x):
        """ 前向传播 """
        x = x + self.drop_path(self.attn(x))  # 添加注意力模块的输出
        x = x + self.drop_path(self.mlp(x))  # 添加MLP模块的输出
        return x


class LSKNet(nn.Module):
    """ LSKNet网络结构 """
    def __init__(self, img_size=224, in_chans=3, embed_dims=[64, 128, 256, 512], depths=[3, 4, 6, 3]):
        super().__init__()
        self.num_stages = len(depths)  # 网络阶段数

        for i in range(self.num_stages):
            # 初始化每个阶段的嵌入层和块
            patch_embed = OverlapPatchEmbed(img_size=img_size // (2 ** i), in_chans=in_chans if i == 0 else embed_dims[i - 1], embed_dim=embed_dims[i])
            block = nn.ModuleList([Block(dim=embed_dims[i]) for _ in range(depths[i])])
            setattr(self, f"patch_embed{i + 1}", patch_embed)
            setattr(self, f"block{i + 1}", block)

    def forward(self, x):
        """ 前向传播 """
        outs = []
        for i in range(self.num_stages):
            patch_embed = getattr(self, f"patch_embed{i + 1}")
            block = getattr(self, f"block{i + 1}")
            x, _, _ = patch_embed(x)  # 嵌入层
            for blk in block:
                x = blk(x)  # 块的前向传播
            outs.append(x)  # 保存每个阶段的输出
        return outs


class DWConv(nn.Module):
    """ 深度卷积模块 """
    def __init__(self, dim=768):
        super(DWConv, self).__init__()
        self.dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, padding=1, groups=dim)  # 深度卷积

    def forward(self, x):
        """ 前向传播 """
        return self.dwconv(x)


def lsknet_t(weights=''):
    """ 创建LSKNet_t模型并加载权重 """
    model = LSKNet(embed_dims=[32, 64, 160, 256], depths=[3, 3, 5, 2])
    if weights:
        model.load_state_dict(torch.load(weights)['state_dict'])
    return model

if __name__ == '__main__':
    model = lsknet_t('lsk_t_backbone.pth')  # 创建模型
    inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640))  # 随机输入
    for i in model(inputs):
        print(i.size())  # 输出每个阶段的特征图大小

代码说明：

1. Mlp：实现了一个多层感知机模块，包含两个卷积层和一个深度卷积层，使用Dropout进行正则化。
2. Attention：实现了一个注意力机制模块，包含线性投影和空间门控单元。
3. Block：定义了一个网络块，包含注意力模块和MLP模块，支持残差连接。
4. LSKNet：主网络结构，包含多个阶段，每个阶段由嵌入层和多个块组成。
5. DWConv：实现了深度卷积，用于特征提取。
6. lsknet_t：用于创建LSKNet_t模型并加载预训练权重的函数。

这个程序文件定义了一个名为 lsknet.py 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。它使用了 PyTorch 框架，并实现了一种名为 LSKNet 的网络结构。以下是对代码的详细讲解。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 的核心模块和一些辅助函数。接着，定义了一个名为 Mlp 的类，这个类实现了一个多层感知机（MLP），包含两个卷积层和一个深度卷积层。它的前向传播方法依次通过这些层，并在每个层之间应用激活函数和 dropout。

接下来，定义了 LSKblock 类，这是 LSKNet 的核心构建块之一。该类使用了多个卷积层来提取特征，并通过不同的方式计算注意力机制。具体来说，它首先通过深度卷积和空间卷积获取特征，然后将这些特征进行融合，最后通过一个卷积层生成最终的注意力输出。

Attention 类则实现了一个注意力机制，包含两个投影层和一个 LSKblock。在前向传播中，它将输入通过投影层，激活函数，注意力块，然后再通过另一个投影层，最后与输入相加，形成残差连接。

Block 类是 LSKNet 的基本单元，结合了注意力机制和 MLP。它使用批归一化层对输入进行标准化，并通过 DropPath 实现随机深度的功能，以增强模型的泛化能力。

OverlapPatchEmbed 类用于将输入图像分割成重叠的补丁，并进行嵌入。它通过卷积层将输入通道转换为嵌入维度，并进行归一化处理。

LSKNet 类是整个网络的主体，负责构建不同阶段的网络结构。它根据输入参数设置不同的嵌入维度、深度和其他超参数，并在前向传播中依次通过各个阶段的嵌入、块和归一化层。

DWConv 类实现了深度卷积操作，用于特征提取。

此外，文件中还定义了 update_weight 函数，用于更新模型的权重。它会检查权重字典中的每个键是否存在于模型字典中，并且形状是否匹配。

最后，提供了两个函数 lsknet_t 和 lsknet_s，分别用于创建不同配置的 LSKNet 模型，并可以选择加载预训练权重。

在文件的最后部分，提供了一个示例代码块，展示了如何实例化 lsknet_t 模型并进行一次前向传播，输出每个阶段的特征图的尺寸。

整体来看，这个文件实现了一个复杂的深度学习模型，结合了多种先进的网络结构和技术，适用于图像分类或其他视觉任务。

10.4 utils.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.functional as F

def multi_scale_deformable_attn_pytorch(
    value: torch.Tensor,
    value_spatial_shapes: torch.Tensor,
    sampling_locations: torch.Tensor,
    attention_weights: torch.Tensor,
) -> torch.Tensor:
    """
    多尺度可变形注意力机制。

    参数:
    - value: 输入特征图，形状为 (bs, C, num_heads, embed_dims)
    - value_spatial_shapes: 特征图的空间形状，形状为 (num_levels, 2)
    - sampling_locations: 采样位置，形状为 (bs, num_queries, num_heads, num_levels, num_points, 2)
    - attention_weights: 注意力权重，形状为 (bs, num_heads, num_queries, num_levels, num_points)

    返回:
    - output: 经过多尺度可变形注意力机制处理后的输出，形状为 (bs, num_queries, num_heads * embed_dims)
    """
    bs, _, num_heads, embed_dims = value.shape  # 获取输入特征图的形状
    _, num_queries, _, num_levels, num_points, _ = sampling_locations.shape  # 获取采样位置的形状

    # 将输入特征图按照空间形状分割成多个特征图
    value_list = value.split([H_ * W_ for H_, W_ in value_spatial_shapes], dim=1)
    
    # 将采样位置转换到[-1, 1]范围
    sampling_grids = 2 * sampling_locations - 1
    sampling_value_list = []

    # 遍历每个尺度的特征图
    for level, (H_, W_) in enumerate(value_spatial_shapes):
        # 将特征图调整形状以便进行采样
        value_l_ = value_list[level].flatten(2).transpose(1, 2).reshape(bs * num_heads, embed_dims, H_, W_)
        
        # 调整采样网格的形状
        sampling_grid_l_ = sampling_grids[:, :, :, level].transpose(1, 2).flatten(0, 1)
        
        # 使用双线性插值进行特征图的采样
        sampling_value_l_ = F.grid_sample(
            value_l_, sampling_grid_l_, mode="bilinear", padding_mode="zeros", align_corners=False
        )
        sampling_value_list.append(sampling_value_l_)

    # 调整注意力权重的形状
    attention_weights = attention_weights.transpose(1, 2).reshape(
        bs * num_heads, 1, num_queries, num_levels * num_points
    )
    
    # 计算最终输出
    output = (
        (torch.stack(sampling_value_list, dim=-2).flatten(-2) * attention_weights)
        .sum(-1)
        .view(bs, num_heads * embed_dims, num_queries)
    )
    
    return output.transpose(1, 2).contiguous()  # 返回形状为 (bs, num_queries, num_heads * embed_dims) 的输出

代码核心部分说明：

1. 输入参数：

   • value：输入特征图，包含多个头部和嵌入维度。
   • value_spatial_shapes：特征图的空间形状，指示每个尺度的高度和宽度。
   • sampling_locations：用于采样的空间位置。
   • attention_weights：每个查询对应的注意力权重。

2. 处理流程：

   • 将输入特征图分割为多个尺度的特征图。
   • 将采样位置转换为[-1, 1]范围，以适应grid_sample函数。
   • 对每个尺度的特征图进行采样，使用双线性插值。
   • 计算加权后的采样特征图，并生成最终输出。

3. 输出：

   • 返回经过多尺度可变形注意力机制处理后的特征图，形状为 (bs, num_queries, num_heads * embed_dims)。

这个程序文件 utils.py 是一个用于实现一些常用功能的模块，主要与深度学习和计算机视觉中的多尺度可变形注意力机制相关。代码中使用了 PyTorch 库，包含了一些初始化、数学运算和注意力机制的实现。

首先，文件导入了一些必要的库，包括 copy、math、numpy 和 torch，以及 PyTorch 的神经网络模块和功能模块。接着，定义了一个 __all__ 列表，指定了模块中可导出的公共接口。

_get_clones 函数用于创建一个给定模块的克隆列表。它接受一个模块和一个整数 n，返回一个包含 n 个克隆模块的 ModuleList，这在构建具有多个相同层的网络时非常有用。

bias_init_with_prob 函数用于根据给定的先验概率初始化卷积或全连接层的偏置值。它使用了对数几率的公式，将概率转换为偏置值，以便在训练过程中更好地引导模型。

linear_init 函数用于初始化线性模块的权重和偏置。它根据模块的权重形状计算一个边界值，并使用均匀分布初始化权重和偏置，这有助于模型的收敛。

inverse_sigmoid 函数计算给定张量的反 sigmoid 函数。它首先将输入张量限制在 [0, 1] 的范围内，然后通过对数运算计算反 sigmoid 值，这在某些模型中用于梯度反向传播时的计算。

multi_scale_deformable_attn_pytorch 函数实现了多尺度可变形注意力机制。它接受多个输入参数，包括值张量、空间形状、采样位置和注意力权重。函数首先对输入进行形状处理，然后使用 F.grid_sample 函数进行双线性插值，从而根据采样位置获取相应的值。最后，通过加权求和的方式计算输出，返回经过处理的张量。

总体来说，这个模块提供了一些基础的工具和函数，旨在支持深度学习模型中复杂的注意力机制，尤其是在处理多尺度特征时的应用。

注意：由于此博客编辑较早，上面“10.YOLOv11核心改进源码讲解”中部分代码可能会优化升级，仅供参考学习，以“11.完整训练+Web前端界面+200+种全套创新点源码、数据集获取（由于版权原因，本博客仅提供【原始博客的链接】，原始博客提供下载链接）”的内容为准。

11.完整训练+Web前端界面+200+种全套创新点源码、数据集获取（由于版权原因，本博客仅提供【原始博客的链接】，原始博客提供下载链接）

参考原始博客1: https://gitee.com/Vision-Studios/Grocery81

参考原始博客2: https://github.com/Qunmasj-Vision-Studio/Grocery81