【完整源码+数据集+部署教程】鳄梨表面缺陷检测图像分割系统源码和数据集：改进yolo11-MLCA

背景意义

研究背景与意义

随着全球农业生产的不断发展，农产品的质量检测变得愈发重要。尤其是在水果和蔬菜的生产与销售中，表面缺陷的检测直接影响到产品的市场价值和消费者的购买决策。鳄梨作为一种受欢迎的健康食品，其表面缺陷的检测不仅关乎食品安全，还涉及到消费者的体验和生产者的经济利益。因此，开发高效、准确的鳄梨表面缺陷检测系统具有重要的现实意义。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展，尤其是目标检测和图像分割任务中。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效性和实时性，成为了目标检测的主流方法之一。针对鳄梨表面缺陷的检测，基于改进YOLOv11的图像分割系统能够有效地识别和分类鳄梨的表面状态，包括“好”、“坏”和“未定义”三类。这种分类不仅能够帮助生产者及时发现和处理不合格产品，还能提高消费者对产品质量的信任度。

本研究将使用包含1600张图像的数据集，经过精心标注和预处理，确保了数据的多样性和代表性。通过对图像进行增强处理，如随机亮度调整和高斯模糊，能够进一步提升模型的鲁棒性和泛化能力。此外，针对不同类别的鳄梨表面状态，系统将实现精准的实例分割，为后续的自动化检测和质量控制提供有力支持。

综上所述，基于改进YOLOv11的鳄梨表面缺陷检测图像分割系统不仅具有重要的学术价值，还在实际应用中展现出广阔的前景。通过该系统的研发与应用，能够有效提升鳄梨的质量检测效率，推动农业生产的智能化发展，为食品安全和消费者权益的保障做出贡献。

图片效果

数据集信息

本项目数据集信息介绍

本项目旨在改进YOLOv11模型，以实现对鳄梨表面缺陷的高效检测与图像分割。为此，我们构建了一个专门的数据集，主题为“Detection avocado”，该数据集包含了多样化的鳄梨图像，涵盖了不同的生长环境、光照条件和拍摄角度，以确保模型的泛化能力和准确性。数据集中包含三种主要类别，分别为“Bad”（不良）、“Good”（良好）和“undefined”（未定义），这些类别的划分为模型的训练提供了清晰的标注，便于后续的分类与分割任务。

在数据收集过程中，我们从多个来源获取了大量的鳄梨图像，确保样本的多样性和代表性。每个类别的图像数量经过精心设计，以保证模型在训练时能够学习到足够的特征信息。例如，“Bad”类别的图像展示了各种表面缺陷，如黑斑、皱缩和腐烂等，而“Good”类别则包含了完好无损的鳄梨图像，这些图像在色彩、纹理和形状上具有一致性。至于“undefined”类别，则用于处理那些难以明确分类的图像，这一类别的存在使得模型在面对模糊或不清晰的图像时能够保持一定的鲁棒性。

数据集的构建不仅注重图像的数量，更加重视图像的质量与标注的准确性。每张图像都经过专业人员的仔细审核与标注，确保每个类别的定义清晰且一致。此外，数据集还包含了多种背景和环境因素，以模拟实际应用场景中可能遇到的各种情况。通过这种方式，我们希望训练出的YOLOv11模型能够在实际应用中实现高效、准确的鳄梨表面缺陷检测，为农业生产和质量控制提供有力支持。

核心代码

以下是经过简化并注释的核心代码部分，主要保留了CSWin Transformer的结构和关键功能。

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

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.Linear(in_features, hidden_features) # 第一层线性变换
self.act = act_layer() # 激活函数
self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, out_features) # 第二层线性变换
self.drop = nn.Dropout(drop) # Dropout层

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

class CSWinBlock(nn.Module):
“”“CSWin Transformer的基本模块”“”
def init(self, dim, num_heads, mlp_ratio=4., drop=0., attn_drop=0.):
super().init()
self.dim = dim # 输入特征维度
self.num_heads = num_heads # 注意力头数
self.mlp_ratio = mlp_ratio # MLP的隐藏层比率
self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3) # QKV线性变换
self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) # 第一层归一化
self.attn = LePEAttention(dim, num_heads=num_heads, attn_drop=attn_drop) # 注意力机制
self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), out_features=dim) # MLP
self.norm2 = nn.LayerNorm(dim) # 第二层归一化

def forward(self, x):"""前向传播"""x = self.norm1(x)  # 归一化qkv = self.qkv(x).reshape(x.shape[0], -1, 3, self.dim).permute(2, 0, 1, 3)  # 计算QKVx = self.attn(qkv)  # 注意力计算x = x + self.mlp(self.norm2(x))  # 加上MLP的输出return x

class CSWinTransformer(nn.Module):
“”“CSWin Transformer模型”“”
def init(self, img_size=640, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dim=96, depth=[2, 2, 6, 2], num_heads=12):
super().init()
self.num_classes = num_classes
self.embed_dim = embed_dim

    # 初始卷积嵌入层self.stage1_conv_embed = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, 7, 4, 2),nn.LayerNorm(embed_dim))# 各个阶段的CSWinBlockself.stage1 = nn.ModuleList([CSWinBlock(dim=embed_dim, num_heads=num_heads) for _ in range(depth[0])])self.stage2 = nn.ModuleList([CSWinBlock(dim=embed_dim * 2, num_heads=num_heads) for _ in range(depth[1])])self.stage3 = nn.ModuleList([CSWinBlock(dim=embed_dim * 4, num_heads=num_heads) for _ in range(depth[2])])self.stage4 = nn.ModuleList([CSWinBlock(dim=embed_dim * 8, num_heads=num_heads) for _ in range(depth[3])])def forward(self, x):"""前向传播"""x = self.stage1_conv_embed(x)  # 初始卷积嵌入for blk in self.stage1:x = blk(x)  # 第一阶段的CSWinBlockfor blk in self.stage2:x = blk(x)  # 第二阶段的CSWinBlockfor blk in self.stage3:x = blk(x)  # 第三阶段的CSWinBlockfor blk in self.stage4:x = blk(x)  # 第四阶段的CSWinBlockreturn x

示例：创建一个CSWin Transformer模型并进行前向传播
if name == ‘main’:
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
model = CSWinTransformer() # 创建模型
res = model(inputs) # 前向传播
print(res.size()) # 输出结果的尺寸
代码说明：
Mlp类：实现了一个多层感知机，包含两个线性层和一个激活函数，使用Dropout进行正则化。
CSWinBlock类：实现了CSWin Transformer的基本模块，包含注意力机制和MLP。
CSWinTransformer类：构建了整个CSWin Transformer模型，包含多个CSWinBlock的堆叠。
前向传播：在模型的forward方法中，输入数据经过初始卷积嵌入层和多个CSWinBlock进行处理，最终输出特征。
该代码的核心部分集中在模型的结构和前向传播的实现上，注释详细说明了每个模块的功能和作用。

这个程序文件实现了一个名为CSWin Transformer的视觉变换器模型，主要用于图像分类等计算机视觉任务。该模型由微软公司开发，采用了最新的深度学习技术，具有多种变体（如CSWin_tiny、CSWin_small、CSWin_base和CSWin_large），适应不同的计算需求和应用场景。

程序首先导入了必要的库，包括PyTorch和一些用于模型构建的模块。接着定义了几个核心组件，包括多层感知机（Mlp）、LePE注意力机制、CSWin块、图像到窗口的转换函数、窗口到图像的转换函数，以及合并块（Merge_Block）。这些组件共同构成了CSWin Transformer的基础。

Mlp类实现了一个简单的前馈神经网络，包含两个线性层和一个激活函数，支持dropout以防止过拟合。LePEAttention类则实现了一个改进的注意力机制，能够处理图像数据并进行窗口化操作。CSWinBlock类则是模型的基本构建块，结合了注意力机制和前馈网络，负责特征的提取和转换。

CSWinTransformer类是整个模型的核心，包含了多个阶段的处理，每个阶段由多个CSWinBlock组成。模型首先通过卷积层将输入图像嵌入到一个特征空间中，然后经过多个阶段的处理，每个阶段通过合并块逐步增加特征的维度，最终输出特征图。

在模型的初始化过程中，定义了各个阶段的参数，包括图像大小、补丁大小、输入通道数、类别数、嵌入维度、深度、分割大小、头数等。通过这些参数，可以灵活地调整模型的结构和复杂度。

程序还提供了加载预训练权重的功能，以便在已有模型的基础上进行微调。此外，定义了一些函数用于更新模型权重和过滤卷积层的权重，以便于在模型结构发生变化时保持权重的一致性。

最后，程序在主函数中展示了如何实例化不同变体的CSWin Transformer模型，并对随机生成的输入进行前向传播，输出各个阶段的特征图的尺寸。这部分代码用于验证模型的构建是否正确，并展示不同模型的输出特征维度。

总的来说，这个程序文件实现了一个灵活且高效的视觉变换器模型，适用于各种计算机视觉任务，具有良好的扩展性和可调性。

10.4 conv.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要保留了卷积模块的实现及其相关功能：

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:
k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k] # 实际的卷积核大小
if p is None:
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # 自动填充
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、填充等参数。"""super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)  # 卷积层self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)  # 批归一化层self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()  # 激活函数def forward(self, x):"""前向传播：执行卷积、批归一化和激活。"""return self.act(self.bn(self.conv(x)))

class DWConv(Conv):
“”“深度可分离卷积层。”“”

def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):"""初始化深度卷积层，设置输入输出通道、卷积核大小、步幅等参数。"""super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act)  # 使用通道数的最大公约数作为组数

class DSConv(nn.Module):
“”“深度可分离卷积模块。”“”

def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):"""初始化深度可分离卷积，包含深度卷积和逐点卷积。"""super().__init__()self.dwconv = DWConv(c1, c1, 3)  # 深度卷积self.pwconv = Conv(c1, c2, 1)  # 逐点卷积def forward(self, x):"""前向传播：先通过深度卷积，再通过逐点卷积。"""return self.pwconv(self.dwconv(x))

class ConvTranspose(nn.Module):
“”“转置卷积层。”“”

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、步幅等参数。"""super().__init__()self.conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(c1, c2, k, s, p, bias=not bn)  # 转置卷积层self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) if bn else nn.Identity()  # 批归一化层self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()  # 激活函数def forward(self, x):"""前向传播：执行转置卷积、批归一化和激活。"""return self.act(self.bn(self.conv_transpose(x)))

class ChannelAttention(nn.Module):
“”“通道注意力模块。”“”

def __init__(self, channels: int):"""初始化通道注意力模块，设置输入通道数。"""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。”“”

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}, "kernel size must be 3 or 7"padding = 3 if kernel_size == 7 else 1self.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。”“”

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：依次通过通道注意力和空间注意力。"""return self.spatial_attention(self.channel_attention(x))

代码说明
autopad: 自动计算填充，以确保卷积操作后输出的空间维度与输入相同。
Conv: 实现标准卷积操作，包含卷积、批归一化和激活函数。
DWConv: 深度卷积类，使用最大公约数作为组数进行卷积。
DSConv: 深度可分离卷积，先进行深度卷积再进行逐点卷积。
ConvTranspose: 实现转置卷积，包含批归一化和激活函数。
ChannelAttention: 实现通道注意力机制，通过自适应平均池化和1x1卷积来增强特征。
SpatialAttention: 实现空间注意力机制，通过卷积和激活函数来重新校准特征。
CBAM: 卷积块注意力模块，结合通道和空间注意力来提升特征表示能力。
这个程序文件 conv.py 定义了一系列卷积模块，主要用于深度学习中的卷积神经网络（CNN）。文件中使用了 PyTorch 框架，包含了多种卷积操作的实现，旨在提高模型的性能和效率。

首先，文件导入了必要的库，包括 math、numpy 和 torch，并定义了一个名为 autopad 的函数，该函数用于根据给定的卷积核大小、填充和扩张率自动计算填充大小，以确保输出形状与输入形状相同。

接下来，定义了多个卷积类。Conv 类是一个标准的卷积层，包含卷积操作、批归一化和激活函数。其构造函数接收多个参数，如输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、分组和扩张率等。forward 方法实现了卷积、批归一化和激活的顺序操作。

Conv2 类是对 Conv 类的简化，增加了一个 1x1 的卷积操作，并在前向传播中将两个卷积的输出相加。它还提供了 fuse_convs 方法，用于将两个卷积层融合为一个，提高推理效率。

LightConv 类实现了一种轻量级卷积结构，使用了深度卷积（DWConv）和标准卷积的组合，以减少计算量。

DWConv 类实现了深度卷积，即对每个输入通道单独进行卷积，通常用于减少参数量和计算量。DSConv 类则实现了深度可分离卷积，它将深度卷积和逐点卷积结合在一起。

DWConvTranspose2d 和 ConvTranspose 类分别实现了深度转置卷积和标准转置卷积，后者支持批归一化和激活函数。

Focus 类用于将输入的空间信息聚焦到通道维度，通过对输入进行切片和拼接后再进行卷积操作。

GhostConv 类实现了 Ghost 卷积，通过主要卷积和便宜的操作来实现高效的特征学习。

RepConv 类是一个重复卷积模块，支持训练和推理阶段的不同操作，提供了融合卷积的功能，以提高推理速度。

此外，文件中还定义了几个注意力机制模块，包括 ChannelAttention 和 SpatialAttention，用于对特征图进行重标定，增强模型对重要特征的关注。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。

最后，Concat 类用于在指定维度上连接多个张量，常用于在网络中合并不同层的特征。

总体而言，这个文件实现了多种卷积和注意力机制的模块，提供了灵活的构建块，以便在深度学习模型中使用，特别是在目标检测和图像处理等任务中。

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