当前位置：首页 > news >正文

【完整源码+数据集+部署教程】织物缺陷检测系统源码和数据集：改进yolo11-RevCol

news 2025/8/19 14:42:22

背景意义

研究背景与意义

随着纺织工业的快速发展，织物质量的控制与检测变得愈发重要。织物缺陷不仅影响产品的外观和使用性能，还可能导致经济损失和品牌形象的受损。因此，开发高效、准确的织物缺陷检测系统成为了行业亟待解决的问题。传统的人工检测方法不仅耗时耗力，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果的不稳定性。为此，基于计算机视觉的自动化检测技术应运而生，尤其是深度学习技术的迅猛发展，为织物缺陷检测提供了新的解决方案。

在众多深度学习模型中，YOLO（You Only Look Once）系列因其高效的实时检测能力而受到广泛关注。YOLOv11作为该系列的最新版本，具备更强的特征提取能力和更快的推理速度，适合于处理复杂的视觉任务。通过对YOLOv11进行改进，可以进一步提升其在织物缺陷检测中的性能。具体而言，本研究将聚焦于四种主要的织物缺陷类型：孔洞、结疤、线头和污渍，这些缺陷在实际生产中较为常见且对产品质量影响显著。

本项目将使用包含2500张图像的织物缺陷数据集进行训练和测试，数据集涵盖了多种缺陷类型，具有较高的代表性和实用性。通过对该数据集的深入分析和模型的优化，期望能够实现高精度的缺陷检测，并为后续的织物质量控制提供科学依据。此外，本研究还将探讨改进YOLOv11在不同缺陷类型检测中的表现差异，以期为纺织行业的智能化发展提供有力支持。通过这一研究，期望不仅能够提升织物缺陷检测的效率和准确性，还能推动计算机视觉技术在纺织领域的应用与发展。

图片效果

在这里插入图片描述

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织物缺陷检测，旨在为改进YOLOv11模型提供高质量的训练样本。数据集包含四个主要类别，分别是“Hole”（孔洞）、“Knot”（结）、“Line”（线条）和“Stain”（污渍），这些类别涵盖了织物在生产和使用过程中可能出现的常见缺陷。每个类别的样本均经过精心挑选和标注，以确保数据的准确性和多样性，从而提升模型的检测能力。

在数据集的构建过程中，我们考虑了织物的多样性，包括不同材质、颜色和纹理的织物样本。这种多样性不仅有助于模型学习到不同类型缺陷的特征，还能增强其在实际应用中的泛化能力。此外，数据集中每个类别的样本数量经过合理分配，以确保模型在训练过程中能够获得均衡的学习机会，避免因某一类别样本过少而导致的偏差。

数据集的标注过程采用了严格的标准，确保每个缺陷的边界框和类别标签都准确无误。通过这种方式，我们希望能够为YOLOv11模型提供一个全面且具有挑战性的训练环境，使其能够在实际应用中有效识别和分类织物缺陷。总之，本项目的数据集不仅为模型的训练提供了坚实的基础，也为织物缺陷检测技术的进一步发展奠定了重要的基础。通过对该数据集的深入分析和应用，我们期待能够显著提升织物缺陷检测的准确性和效率，为相关行业带来更高的质量保障。
在这里插入图片描述

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分：

import torch
import torch.nn as nn
from functools import lru_cache

class KAGNConvNDLayer(nn.Module):
def init(self, conv_class, norm_class, conv_w_fun, input_dim, output_dim, degree, kernel_size,
groups=1, padding=0, stride=1, dilation=1, dropout: float = 0.0, ndim: int = 2):
super(KAGNConvNDLayer, self).init()

    # 初始化参数self.inputdim = input_dimself.outdim = output_dimself.degree = degreeself.kernel_size = kernel_sizeself.padding = paddingself.stride = strideself.dilation = dilationself.groups = groupsself.base_activation = nn.SiLU()  # 使用SiLU激活函数self.conv_w_fun = conv_w_fun  # 卷积权重函数self.ndim = ndim  # 维度self.dropout = nn.Dropout3d(p=dropout) if ndim == 3 else nn.Dropout2d(p=dropout) if ndim == 2 else nn.Dropout1d(p=dropout) if ndim == 1 else None# 参数检查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')# 创建卷积层和归一化层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.layer_norm = nn.ModuleList([norm_class(output_dim // groups) for _ in range(groups)])# 多项式权重初始化poly_shape = (groups, output_dim // groups, (input_dim // groups) * (degree + 1)) + tuple(kernel_size for _ in range(ndim))self.poly_weights = nn.Parameter(torch.randn(*poly_shape))self.beta_weights = nn.Parameter(torch.zeros(degree + 1, dtype=torch.float32))# 权重初始化for conv_layer in self.base_conv:nn.init.kaiming_uniform_(conv_layer.weight, nonlinearity='linear')nn.init.kaiming_uniform_(self.poly_weights, nonlinearity='linear')nn.init.normal_(self.beta_weights, mean=0.0, std=1.0 / ((kernel_size ** ndim) * self.inputdim * (self.degree + 1.0)))def beta(self, n, m):# 计算beta值return (((m + n) * (m - n) * n ** 2) / (m ** 2 / (4.0 * n ** 2 - 1.0))) * self.beta_weights[n]@lru_cache(maxsize=128)  # 缓存以避免重复计算Legendre多项式
def gram_poly(self, x, degree):p0 = x.new_ones(x.size())  # 初始化p0为全1if degree == 0:return p0.unsqueeze(-1)p1 = xgrams_basis = [p0, p1]for i in range(2, degree + 1):p2 = x * p1 - self.beta(i - 1, i) * p0  # 计算Legendre多项式grams_basis.append(p2)p0, p1 = p1, p2return torch.cat(grams_basis, dim=1)  # 连接多项式基def forward_kag(self, x, group_index):# 对输入应用基础激活函数和卷积层basis = self.base_conv[group_index](self.base_activation(x))# 将x归一化到[-1, 1]范围x = torch.tanh(x).contiguous()if self.dropout is not None:x = self.dropout(x)  # 应用dropoutgrams_basis = self.base_activation(self.gram_poly(x, self.degree))  # 计算Gram多项式基y = self.conv_w_fun(grams_basis, self.poly_weights[group_index],stride=self.stride, dilation=self.dilation,padding=self.padding, groups=1)y = self.base_activation(self.layer_norm[group_index](y + basis))  # 归一化和激活return ydef forward(self, x):# 将输入分组并进行前向传播split_x = torch.split(x, self.inputdim // self.groups, dim=1)output = []for group_ind, _x in enumerate(split_x):y = self.forward_kag(_x.clone(), group_ind)output.append(y.clone())y = torch.cat(output, dim=1)  # 连接输出return y

代码说明：
KAGNConvNDLayer类：这是一个自定义的神经网络层，支持多维卷积（1D、2D、3D），并使用了Legendre多项式的特性。
初始化方法：设置输入和输出维度、卷积参数、激活函数、归一化层等，并初始化卷积和多项式权重。
beta方法：计算用于Legendre多项式的beta值。
gram_poly方法：计算给定度数的Legendre多项式，并缓存结果以提高效率。
forward_kag方法：执行前向传播，应用卷积和激活函数，并返回输出。
forward方法：将输入数据分组，调用forward_kag进行处理，并将结果合并。
这个程序文件 kagn_conv.py 实现了一个基于卷积神经网络的自定义层，主要用于处理多维数据（如1D、2D和3D数据）。该层的设计灵感来源于一个名为 GRAMKAN 的项目，具体实现了一个名为 KAGNConvNDLayer 的类，作为其他特定维度卷积层的基类。

在 KAGNConvNDLayer 类的构造函数中，初始化了一些重要的参数，包括输入和输出维度、卷积核大小、步幅、填充、扩张、组数、丢弃率等。根据输入的维度，选择相应的丢弃层（Dropout），并对输入和输出维度进行了一些验证，以确保它们能够被组数整除。

该类还定义了基础卷积层和归一化层的模块列表，这些模块会根据组数进行初始化。接着，定义了多项式权重和β权重，并使用 Kaiming 均匀分布初始化这些权重，以便在训练开始时能够更好地收敛。

beta 方法用于计算β值，gram_poly 方法用于计算Legendre多项式，利用缓存机制避免重复计算。forward_kag 方法实现了前向传播过程，其中包括对输入进行激活、归一化和卷积操作。最后，forward 方法将输入分成多个组，分别通过 forward_kag 进行处理，并将结果拼接成最终输出。

此外，文件中还定义了三个特定的卷积层类：KAGNConv3DLayer、KAGNConv2DLayer 和 KAGNConv1DLayer，分别用于处理3D、2D和1D数据。这些类通过调用基类 KAGNConvNDLayer 的构造函数，传入相应的卷积和归一化类，简化了多维卷积层的实现。

整体来看，这个文件实现了一个灵活且可扩展的卷积层设计，能够适应不同维度的数据处理需求，同时通过多项式的引入增强了模型的表达能力。

10.4 efficientViT.py
以下是简化后的代码，保留了核心部分，并添加了详细的中文注释：

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

定义一个用于卷积和批归一化的模块
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BN层转换为推理模式c, bn = self._modules.values()w = bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5w = c.weight * w[:, None, None, None]b = bn.bias - bn.running_mean * bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5m = 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)m.weight.data.copy_(w)m.bias.data.copy_(b)return m

定义Patch合并模块
class PatchMerging(torch.nn.Module):
def init(self, dim, out_dim):
super().init()
self.conv1 = Conv2d_BN(dim, dim * 4, kernel_size=1)
self.act = nn.ReLU()
self.conv2 = Conv2d_BN(dim * 4, dim * 4, kernel_size=3, stride=2, padding=1, groups=dim * 4)
self.se = SqueezeExcite(dim * 4, .25) # Squeeze-and-Excitation模块
self.conv3 = Conv2d_BN(dim * 4, out_dim, kernel_size=1)

def forward(self, x):# 前向传播x = self.conv3(self.se(self.act(self.conv2(self.act(self.conv1(x))))))return x

定义EfficientViT的基本模块
class EfficientViTBlock(torch.nn.Module):
def init(self, embed_dim, key_dim, num_heads=8):
super().init()
self.dw0 = Conv2d_BN(embed_dim, embed_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=embed_dim)
self.ffn0 = Conv2d_BN(embed_dim, embed_dim * 2)
self.mixer = Conv2d_BN(embed_dim, embed_dim) # 这里可以替换为注意力机制
self.dw1 = Conv2d_BN(embed_dim, embed_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=embed_dim)
self.ffn1 = Conv2d_BN(embed_dim, embed_dim * 2)

def forward(self, x):# 前向传播x = self.ffn1(self.dw1(self.mixer(self.ffn0(self.dw0(x)))))return x

定义EfficientViT模型
class EfficientViT(torch.nn.Module):
def init(self, img_size=224, embed_dim=[64, 128, 192], depth=[1, 2, 3]):
super().init()
self.patch_embed = Conv2d_BN(3, embed_dim[0] // 8, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.blocks = nn.ModuleList()
for ed, d in zip(embed_dim, depth):
for _ in range(d):
self.blocks.append(EfficientViTBlock(ed, key_dim=16, num_heads=4))

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

实例化EfficientViT模型
if name == ‘main’:
model = EfficientViT()
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 输入的图像张量
res = model(inputs) # 模型前向传播
print(res.size()) # 输出结果的尺寸
代码说明：
Conv2d_BN: 这个类定义了一个卷积层和批归一化层的组合，方便后续使用。
PatchMerging: 该模块用于将输入特征图进行合并，通常用于图像的下采样。
EfficientViTBlock: 这是EfficientViT的基本构建块，包含了卷积层和前馈网络。
EfficientViT: 这是整个模型的定义，包含了多个EfficientViTBlock和一个初始的卷积层用于嵌入输入图像。
主程序: 在主程序中实例化了模型并进行了前向传播，输出了结果的尺寸。
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，主要用于图像分类等下游任务。文件的结构包括多个类和函数，下面是对其主要部分的讲解。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些用于构建模型的层。EfficientViT 模型是通过多个模块构建的，每个模块负责不同的功能，比如卷积、注意力机制和前馈网络等。

Conv2d_BN 类是一个自定义的卷积层，结合了卷积和批归一化（Batch Normalization）。它在初始化时创建一个卷积层和一个批归一化层，并对批归一化的权重进行初始化。switch_to_deploy 方法用于在推理阶段将卷积和批归一化层融合，以提高推理效率。

replace_batchnorm 函数用于替换模型中的批归一化层为恒等映射，以便在推理时提高效率。

PatchMerging 类实现了将特征图进行合并的操作，通常用于在不同的分辨率之间进行转换。它使用了多个卷积层和激活函数，结合了 squeeze-and-excitation（SE）模块来增强特征表示。

Residual 类实现了残差连接，允许输入直接加到经过处理的输出上，以缓解深层网络中的梯度消失问题。

FFN 类实现了前馈神经网络，包含两个卷积层和一个激活函数，通常用于特征的非线性变换。

CascadedGroupAttention 和 LocalWindowAttention 类实现了不同类型的注意力机制。前者是级联的组注意力，后者是局部窗口注意力。它们都使用了自定义的卷积层来计算查询、键和值，并通过注意力机制来加权特征。

EfficientViTBlock 类是 EfficientViT 的基本构建块，结合了卷积、前馈网络和注意力机制。它根据指定的类型选择不同的注意力机制。

EfficientViT 类是整个模型的核心，负责将输入图像通过多个阶段进行处理。每个阶段由多个 EfficientViTBlock 组成，并通过 PatchMerging 进行特征图的合并。模型的输入分辨率和嵌入维度等参数在初始化时被设定。

在文件的最后部分，定义了一些模型配置，如 EfficientViT_m0 到 EfficientViT_m5，这些配置包含了不同的模型参数设置。

EfficientViT_M0 到 EfficientViT_M5 函数用于创建不同配置的 EfficientViT 模型，并支持加载预训练权重和批归一化层的替换。

update_weight 函数用于更新模型的权重字典，确保加载的权重与模型的结构相匹配。