【完整源码+数据集+部署教程】柠檬质量检测系统源码和数据集：改进yolo11-DBBNCSPELAN

背景意义

研究背景与意义

随着全球经济的发展和人们生活水平的提高，食品安全和质量问题日益受到重视。柠檬作为一种广泛消费的水果，其质量直接影响到消费者的健康和市场的经济效益。因此，建立一个高效、准确的柠檬质量检测系统具有重要的现实意义。传统的柠檬质量检测方法多依赖人工检验，不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响，导致检测结果的不一致性。随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的自动化检测方法逐渐成为研究的热点。

本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的柠檬质量检测系统。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力和良好的准确性而广泛应用于物体检测领域。通过对YOLOv11的改进，结合针对柠檬质量的特定需求，我们可以实现对柠檬的快速、准确分类，从而提高生产效率，降低人工成本。

本项目所使用的数据集包含2100张柠檬图像，分为“好”和“坏”两类，能够有效支持模型的训练与评估。通过对这些图像的实例分割处理，系统能够识别柠檬的质量特征，进而实现对不同质量柠檬的自动分类。这不仅有助于提升柠檬的市场竞争力，也为相关企业提供了数据支持，促进其生产流程的优化。

综上所述，基于改进YOLOv11的柠檬质量检测系统的研究，不仅能够提升柠檬的质量控制水平，还将推动计算机视觉技术在农业领域的应用，为实现智能农业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

本项目旨在开发一个改进版的YOLOv11模型，以实现柠檬质量检测系统的高效运作。为此，我们构建了一个专门针对柠檬质量评估的数据集，命名为“Lemon_quality”。该数据集包含两类柠檬样本，分别为“bad”（劣质）和“good”（优质），总类别数量为2。这一分类不仅为模型提供了清晰的目标，也为后续的质量检测算法提供了坚实的基础。

在数据集的构建过程中，我们精心挑选了来自不同环境和生长条件下的柠檬样本，以确保数据的多样性和代表性。每个类别的样本均经过严格筛选，确保“bad”类别的柠檬具有明显的缺陷特征，如表面斑点、变色、腐烂等，而“good”类别的柠檬则展现出鲜亮的颜色、光滑的表面和良好的形态。这种清晰的标注方式不仅有助于模型的训练，还能提高模型在实际应用中的准确性和可靠性。

数据集中的图像数量经过精心设计，以确保每个类别的样本均衡，避免模型在训练过程中出现偏差。此外，为了增强模型的泛化能力，我们还对图像进行了多种数据增强处理，包括旋转、缩放、翻转等操作，从而丰富了训练样本的多样性。通过这种方式，我们希望模型能够更好地适应不同环境下的柠檬质量检测任务。

综上所述，“Lemon_quality”数据集为改进YOLOv11模型提供了坚实的基础，旨在通过高效的质量检测手段，提升柠檬的市场竞争力，促进农业生产的可持续发展。

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分，保留了模型的主要结构和功能。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from timm.models.layers import SqueezeExcite

定义卷积层和批归一化的组合
class Conv2d_BN(torch.nn.Sequential):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0):
super().init()
# 添加卷积层
self.add_module(‘conv’, torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, bias=False))
# 添加批归一化层
self.add_module(‘bn’, torch.nn.BatchNorm2d(out_channels))

@torch.no_grad()
def switch_to_deploy(self):# 将训练模式下的卷积和批归一化合并为一个卷积层conv, bn = self._modules.values()w = bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5w = conv.weight * w[:, None, None, None]b = bn.bias - bn.running_mean * bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5# 创建新的卷积层并赋值权重和偏置new_conv = torch.nn.Conv2d(w.size(1) * conv.groups, w.size(0), w.shape[2:], stride=conv.stride, padding=conv.padding, dilation=conv.dilation, groups=conv.groups)new_conv.weight.data.copy_(w)new_conv.bias.data.copy_(b)return new_conv

定义高效ViT的基本块
class EfficientViTBlock(torch.nn.Module):
def init(self, embed_dim, key_dim, num_heads=8, window_size=7):
super().init()
# 第一层卷积和激活
self.dw0 = Conv2d_BN(embed_dim, embed_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 注意力机制
self.mixer = LocalWindowAttention(embed_dim, key_dim, num_heads, window_resolution=window_size)
# 第二层卷积和激活
self.dw1 = Conv2d_BN(embed_dim, embed_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

def forward(self, x):# 前向传播x = self.dw0(x)x = self.mixer(x)x = self.dw1(x)return x

定义局部窗口注意力机制
class LocalWindowAttention(torch.nn.Module):
def init(self, dim, key_dim, num_heads=8, window_resolution=7):
super().init()
self.attn = CascadedGroupAttention(dim, key_dim, num_heads, resolution=window_resolution)

def forward(self, x):# 直接应用注意力机制return self.attn(x)

定义高效ViT模型
class EfficientViT(torch.nn.Module):
def init(self, img_size=224, embed_dim=[64, 128, 192], depth=[1, 2, 3], num_heads=[4, 4, 4]):
super().init()
self.patch_embed = Conv2d_BN(3, embed_dim[0] // 8, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.blocks = nn.ModuleList()
for i in range(len(depth)):
for _ in range(depth[i]):
self.blocks.append(EfficientViTBlock(embed_dim[i], embed_dim[i] // num_heads[i], num_heads[i]))

def forward(self, x):x = self.patch_embed(x)for block in self.blocks:x = block(x)return x

实例化模型
if name == ‘main’:
model = EfficientViT()
inputs = torch.randn((1, 3, 224, 224)) # 输入图像的尺寸
res = model(inputs) # 前向传播
print(res.size()) # 输出结果的尺寸
代码注释说明：
Conv2d_BN: 这个类结合了卷积层和批归一化层，提供了一个方便的接口来初始化和切换到部署模式。
EfficientViTBlock: 这是高效ViT的基本构建块，包含卷积层和局部窗口注意力机制。
LocalWindowAttention: 实现了局部窗口注意力机制，使用了级联组注意力。
EfficientViT: 这是整个模型的定义，包含了多个块和输入的嵌入层。
主程序: 实例化模型并进行前向传播，打印输出结果的尺寸。
这个程序文件 efficientViT.py 实现了一个高效的视觉变换器（Efficient Vision Transformer，EfficientViT）模型架构，主要用于图像处理的下游任务。代码中包含了多个类和函数，构成了整个模型的结构和功能。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 及其相关模块，此外还引入了 SqueezeExcite 层，这是一个用于增强特征表示的机制。接着，定义了一些基础的组件，例如 Conv2d_BN 类，它结合了卷积层和批归一化层，并提供了一个用于推理时的转换方法 switch_to_deploy，可以将批归一化层的参数融合到卷积层中，从而提高推理效率。

接下来，定义了 replace_batchnorm 函数，用于在模型中替换掉所有的批归一化层，以便在推理时使用更高效的结构。然后是 PatchMerging 类，它实现了将输入特征图进行合并的操作，使用了卷积和激活函数，结合了 SqueezeExcite 机制，增强了特征的表达能力。

Residual 类实现了残差连接，允许在训练时引入一定的随机性，以提高模型的鲁棒性。FFN 类实现了前馈神经网络的结构，包含两个卷积层和一个激活函数。

CascadedGroupAttention 和 LocalWindowAttention 类实现了不同类型的注意力机制，前者用于处理全局特征，后者则专注于局部窗口内的特征。注意力机制是视觉变换器的核心部分，通过计算输入特征之间的关系来增强模型的表现。

EfficientViTBlock 类则是整个模型的基本构建块，结合了卷积、前馈网络和注意力机制，形成一个完整的处理单元。EfficientViT 类是模型的主要结构，负责将输入图像进行嵌入、经过多个块的处理，并输出特征。

在模型的初始化过程中，定义了不同的超参数，例如图像大小、补丁大小、嵌入维度、深度、头数等。模型的不同变体（如 EfficientViT_M0 到 EfficientViT_M5）通过字典形式定义了不同的配置。

最后，文件提供了一些函数用于创建不同配置的模型，并加载预训练权重，若需要，还可以融合批归一化层。update_weight 函数用于更新模型的权重，确保加载的权重与模型结构匹配。

在主程序部分，创建了一个 EfficientViT_M0 模型实例，并生成随机输入进行测试，输出每个阶段的特征图大小。这段代码展示了如何使用该模型进行推理。整体来看，这个文件实现了一个灵活且高效的视觉变换器架构，适用于多种图像处理任务。

10.4 VanillaNet.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
from timm.layers import weight_init

定义激活函数类，继承自ReLU
class activation(nn.ReLU):
def init(self, dim, act_num=3, deploy=False):
super(activation, self).init()
self.deploy = deploy # 是否为部署模式
# 初始化权重参数
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(dim, 1, act_num2 + 1, act_num2 + 1))
self.bias = None
self.bn = nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-6) # 批归一化
self.dim = dim
self.act_num = act_num
weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02) # 权重初始化

def forward(self, x):# 前向传播if self.deploy:# 部署模式下的卷积操作return torch.nn.functional.conv2d(super(activation, self).forward(x), self.weight, self.bias, padding=(self.act_num*2 + 1)//2, groups=self.dim)else:# 非部署模式下的卷积操作，先经过批归一化return self.bn(torch.nn.functional.conv2d(super(activation, self).forward(x),self.weight, padding=self.act_num, groups=self.dim))def switch_to_deploy(self):# 切换到部署模式if not self.deploy:kernel, bias = self._fuse_bn_tensor(self.weight, self.bn)  # 融合BN层self.weight.data = kernelself.bias = torch.nn.Parameter(torch.zeros(self.dim))self.bias.data = biasself.__delattr__('bn')  # 删除bn属性self.deploy = True

class Block(nn.Module):
def init(self, dim, dim_out, act_num=3, stride=2, deploy=False):
super().init()
self.deploy = deploy
# 根据是否部署选择不同的卷积结构
if self.deploy:
self.conv = nn.Conv2d(dim, dim_out, kernel_size=1)
else:
self.conv1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=1),
nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-6),
)
self.conv2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(dim, dim_out, kernel_size=1),
nn.BatchNorm2d(dim_out, eps=1e-6)
)
# 池化层的选择
self.pool = nn.MaxPool2d(stride) if stride != 1 else nn.Identity()
self.act = activation(dim_out, act_num) # 激活函数

def forward(self, x):# 前向传播if self.deploy:x = self.conv(x)else:x = self.conv1(x)x = F.leaky_relu(x, negative_slope=1)  # 使用Leaky ReLU激活x = self.conv2(x)x = self.pool(x)  # 池化操作x = self.act(x)  # 激活操作return x

class VanillaNet(nn.Module):
def init(self, in_chans=3, num_classes=1000, dims=[96, 192, 384, 768],
drop_rate=0, act_num=3, strides=[2,2,2,1], deploy=False):
super().init()
self.deploy = deploy
# 初始化网络的stem部分
if self.deploy:
self.stem = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4),
activation(dims[0], act_num)
)
else:
self.stem1 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size=4, stride=4),
nn.BatchNorm2d(dims[0], eps=1e-6),
)
self.stem2 = nn.Sequential(
nn.Conv2d(dims[0], dims[0], kernel_size=1, stride=1),
nn.BatchNorm2d(dims[0], eps=1e-6),
activation(dims[0], act_num)
)

    self.stages = nn.ModuleList()# 构建多个Blockfor i in range(len(strides)):stage = Block(dim=dims[i], dim_out=dims[i+1], act_num=act_num, stride=strides[i], deploy=deploy)self.stages.append(stage)def forward(self, x):# 前向传播if self.deploy:x = self.stem(x)else:x = self.stem1(x)x = F.leaky_relu(x, negative_slope=1)x = self.stem2(x)for stage in self.stages:x = stage(x)  # 依次通过每个Blockreturn x

测试模型
if name == ‘main’:
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
model = VanillaNet() # 创建模型
pred = model(inputs) # 前向传播
print(pred.size()) # 输出预测结果的尺寸
代码核心部分说明：
激活函数类（activation）：实现了一个自定义的激活函数，支持在训练和部署模式之间切换，并融合了批归一化（Batch Normalization）层。
Block类：表示网络中的一个基本模块，包含卷积层、池化层和激活函数。根据是否处于部署模式，选择不同的结构。
VanillaNet类：整个网络的构建，包含stem部分和多个Block。前向传播过程中依次通过这些模块，最终输出特征图。
测试部分：在主程序中，创建一个随机输入并通过模型进行前向传播，输出结果的尺寸。
这个程序文件 VanillaNet.py 实现了一个名为 VanillaNet 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。文件开头包含版权信息和许可协议，表明该程序是自由软件，可以在 MIT 许可证下进行再分发和修改。

文件中导入了 PyTorch 库及其相关模块，使用了 timm 库中的一些功能，如权重初始化和 DropPath。接下来，定义了一个名为 activation 的类，它继承自 nn.ReLU，用于实现自定义的激活函数。该类在初始化时创建了一个可学习的权重参数和一个批量归一化层，并定义了前向传播的方法。在前向传播中，根据 deploy 标志选择不同的计算路径。

接着，定义了一个 Block 类，表示模型中的基本构建块。该类包含两个卷积层和一个激活层，支持可选的自适应池化。Block 类的 forward 方法实现了前向传播逻辑，使用 activation 类进行激活处理，并根据步幅选择池化操作。

然后，定义了 VanillaNet 类，这是整个模型的核心。它包含多个 Block，并在初始化时设置输入通道、类别数、各层的维度、丢弃率等参数。模型的前向传播方法处理输入数据，并在不同的尺度上提取特征。

文件中还实现了权重更新的辅助函数 update_weight，用于加载预训练模型的权重。随后，定义了一系列函数（如 vanillanet_5 到 vanillanet_13_x1_5_ada_pool），这些函数用于创建不同配置的 VanillaNet 模型，并支持加载预训练权重。

最后，在 main 部分，创建了一个随机输入并实例化了一个 VanillaNet 模型，进行前向传播并打印输出特征的尺寸。这部分代码用于测试模型的基本功能。

整体来看，该文件实现了一个灵活且可扩展的卷积神经网络结构，适用于多种图像处理任务，具有可调节的激活函数和多种配置选项。

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