【完整源码+内容集+部署教程】 黄瓜叶片检测系统源码和数据集：改进yolo11-RVB

背景意义

研究背景与意义

随着全球农业现代化的推进，精准农业逐渐成为提高作物产量和质量的重要手段。在这一背景下，计算机视觉技术的应用为农作物的监测和管理提供了新的解决方案。黄瓜作为一种广泛种植的经济作物，其生长状态直接影响到农民的收益和市场供应。因此，开发高效的黄瓜叶片检测系统，能够及时识别和评估黄瓜叶片的健康状况，对于病虫害的早期预警和精准施肥、灌溉等农业管理措施具有重要意义。

本研究基于改进的YOLOv11模型，旨在构建一个高效的黄瓜叶片检测系统。该系统将利用一个包含1331张黄瓜叶片图像的数据集，数据集中仅包含一种类别“Folhas de pepino”，这使得模型的训练和优化更加专注。通过对数据集的预处理和增强，包括自动方向调整、随机旋转及噪声添加等技术，旨在提高模型的鲁棒性和准确性。采用YOLOv11模型进行检测，不仅能够实现实时性高的目标检测，还能在复杂环境中保持较好的识别效果。

此外，黄瓜叶片的健康状况与多种因素密切相关，如光照、温度和水分等，利用计算机视觉技术进行监测，可以为农民提供科学的决策依据。通过本研究的实施，期望能够为黄瓜种植提供一种新的技术手段，促进农业生产的智能化和信息化，最终实现提高作物产量和质量的目标。这不仅有助于提升农民的经济效益，也为可持续农业的发展贡献力量。

图片效果

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“Cultura Pepino”，旨在为改进YOLOv11的黄瓜叶片检测系统提供强有力的支持。该数据集包含了丰富的黄瓜叶片图像，经过精心挑选和标注，以确保其在训练深度学习模型时的有效性和准确性。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“Folhas de pepino”，即黄瓜叶片。这一单一类别的聚焦使得模型能够在特定任务上进行深入学习，从而提高检测的精度和鲁棒性。

在数据集的构建过程中，考虑到了黄瓜叶片在不同生长阶段和环境条件下的多样性。数据集中包含了多种角度、光照条件和背景下的黄瓜叶片图像，确保模型能够适应各种实际应用场景。这种多样性不仅提高了模型的泛化能力，还增强了其在复杂环境中的表现。数据集中的图像经过严格的质量控制，确保每一张图像都具有良好的清晰度和代表性，便于模型提取有效特征。

此外，数据集的标注工作采用了先进的标注工具，确保每一张图像中的黄瓜叶片都被准确地框定和标记。这种精确的标注为模型的训练提供了坚实的基础，使得YOLOv11能够在识别和定位黄瓜叶片方面表现出色。通过对该数据集的充分利用，本项目旨在推动黄瓜叶片检测技术的发展，为农业生产提供更为高效的解决方案，最终实现精准农业的目标。

核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要包括LayerNorm2d、CrossScan、CrossMerge、SelectiveScanCore、cross_selective_scan、SS2D、XSSBlock和VSSBlock_YOLO类。

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

class LayerNorm2d(nn.Module):
“”“自定义的二维层归一化模块”“”
def init(self, normalized_shape, eps=1e-6, elementwise_affine=True):
super().init()
# 使用nn.LayerNorm进行归一化
self.norm = nn.LayerNorm(normalized_shape, eps, elementwise_affine)

def forward(self, x):# 将输入的形状从 (B, C, H, W) 转换为 (B, H, W, C)x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()x = self.norm(x)  # 进行归一化# 再将形状转换回 (B, C, H, W)return x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()

class CrossScan(torch.autograd.Function):
“”“交叉扫描操作的自定义函数”“”
@staticmethod
def forward(ctx, x: torch.Tensor):
B, C, H, W = x.shape
ctx.shape = (B, C, H, W)
xs = x.new_empty((B, 4, C, H * W)) # 创建一个新的张量
xs[:, 0] = x.flatten(2, 3) # 展平 H 和 W 维度
xs[:, 1] = x.transpose(dim0=2, dim1=3).flatten(2, 3) # 转置并展平
xs[:, 2:4] = torch.flip(xs[:, 0:2], dims=[-1]) # 翻转
return xs

@staticmethod
def backward(ctx, ys: torch.Tensor):B, C, H, W = ctx.shapeL = H * W# 反向传播ys = ys[:, 0:2] + ys[:, 2:4].flip(dims=[-1]).view(B, 2, -1, L)y = ys[:, 0] + ys[:, 1].view(B, -1, W, H).transpose(dim0=2, dim1=3).contiguous().view(B, -1, L)return y.view(B, -1, H, W)

class CrossMerge(torch.autograd.Function):
“”“交叉合并操作的自定义函数”“”
@staticmethod
def forward(ctx, ys: torch.Tensor):
B, K, D, H, W = ys.shape
ctx.shape = (H, W)
ys = ys.view(B, K, D, -1)
ys = ys[:, 0:2] + ys[:, 2:4].flip(dims=[-1]).view(B, 2, D, -1)
y = ys[:, 0] + ys[:, 1].view(B, -1, W, H).transpose(dim0=2, dim1=3).contiguous().view(B, D, -1)
return y

@staticmethod
def backward(ctx, x: torch.Tensor):H, W = ctx.shapeB, C, L = x.shapexs = x.new_empty((B, 4, C, L))xs[:, 0] = xxs[:, 1] = x.view(B, C, H, W).transpose(dim0=2, dim1=3).flatten(2, 3)xs[:, 2:4] = torch.flip(xs[:, 0:2], dims=[-1])xs = xs.view(B, 4, C, H, W)return xs, None, None

class SelectiveScanCore(torch.autograd.Function):
“”“选择性扫描的核心操作”“”
@staticmethod
@torch.cuda.amp.custom_fwd
def forward(ctx, u, delta, A, B, C, D=None, delta_bias=None, delta_softplus=False, nrows=1, backnrows=1):
# 确保输入张量是连续的
if u.stride(-1) != 1:
u = u.contiguous()
if delta.stride(-1) != 1:
delta = delta.contiguous()
if D is not None and D.stride(-1) != 1:
D = D.contiguous()
if B.stride(-1) != 1:
B = B.contiguous()
if C.stride(-1) != 1:
C = C.contiguous()
if B.dim() == 3:
B = B.unsqueeze(dim=1)
ctx.squeeze_B = True
if C.dim() == 3:
C = C.unsqueeze(dim=1)
ctx.squeeze_C = True
ctx.delta_softplus = delta_softplus
ctx.backnrows = backnrows
# 调用CUDA核心进行前向计算
out, x, *rest = selective_scan_cuda_core.fwd(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, delta_softplus, 1)
ctx.save_for_backward(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x)
return out

@staticmethod
@torch.cuda.amp.custom_bwd
def backward(ctx, dout, *args):u, delta, A, B, C, D, delta_bias, x = ctx.saved_tensorsif dout.stride(-1) != 1:dout = dout.contiguous()# 调用CUDA核心进行反向计算du, ddelta, dA, dB, dC, dD, ddelta_bias, *rest = selective_scan_cuda_core.bwd(u, delta, A, B, C, D, delta_bias, dout, x, ctx.delta_softplus, 1)return (du, ddelta, dA, dB, dC, dD, ddelta_bias, None, None, None, None)

def cross_selective_scan(x: torch.Tensor, x_proj_weight: torch.Tensor, dt_projs_weight: torch.Tensor, A_logs: torch.Tensor, Ds: torch.Tensor, out_norm: nn.Module = None):
“”“交叉选择性扫描的实现”“”
B, D, H, W = x.shape
L = H * W

# 调用CrossScan进行交叉扫描
xs = CrossScan.apply(x)
# 进行投影和计算
x_dbl = torch.einsum("b k d l, k c d -> b k c l", xs, x_proj_weight)
dts, Bs, Cs = torch.split(x_dbl, [R, N, N], dim=2)
dts = torch.einsum("b k r l, k d r -> b k d l", dts, dt_projs_weight)
xs = xs.view(B, -1, L)
dts = dts.contiguous().view(B, -1, L)
# 计算A和D的值
As = -torch.exp(A_logs.to(torch.float))
Bs = Bs.contiguous()
Cs = Cs.contiguous()
Ds = Ds.to(torch.float)
delta_bias = dt_projs_bias.view(-1).to(torch.float)
# 进行选择性扫描
ys: torch.Tensor = selective_scan(xs, dts, As, Bs, Cs, Ds, delta_bias, delta_softplus).view(B, K, -1, H, W)
# 进行交叉合并
y: torch.Tensor = CrossMerge.apply(ys)
# 进行输出归一化
if out_norm is not None:y = out_norm(y.view(B, -1, H, W)).permute(0, 2, 3, 1)
return y

class SS2D(nn.Module):
“”“SS2D模块的实现”“”
def init(self, d_model=96, d_state=16, ssm_ratio=2.0, ssm_rank_ratio=2.0, dt_rank=“auto”, act_layer=nn.SiLU, dropout=0.0):
super().init()
self.d_model = d_model
self.d_state = d_state
self.ssm_ratio = ssm_ratio
self.ssm_rank_ratio = ssm_rank_ratio
self.dt_rank = dt_rank

    # 输入投影层self.in_proj = nn.Conv2d(d_model, int(ssm_ratio * d_model), kernel_size=1, bias=False)self.act = act_layer()# 输出投影层self.out_proj = nn.Conv2d(int(ssm_ratio * d_model), d_model, kernel_size=1, bias=False)self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x: torch.Tensor):x = self.in_proj(x)  # 输入投影x = self.act(x)  # 激活x = self.dropout(x)  # Dropoutreturn self.out_proj(x)  # 输出投影

class XSSBlock(nn.Module):
“”“XSSBlock模块的实现”“”
def init(self, in_channels: int, hidden_dim: int, n: int, ssm_d_state: int = 16):
super().init()
self.in_proj = nn.Conv2d(in_channels, hidden_dim, kernel_size=1, bias=False)
self.ss2d = nn.Sequential(*(SS2D(d_model=hidden_dim, d_state=ssm_d_state) for _ in range(n)))

def forward(self, input: torch.Tensor):input = self.in_proj(input)  # 输入投影x = self.ss2d(input)  # SSM处理return input + x  # 残差连接

class VSSBlock_YOLO(nn.Module):
“”“VSSBlock_YOLO模块的实现”“”
def init(self, in_channels: int, hidden_dim: int, drop_path: float = 0):
super().init()
self.proj_conv = nn.Conv2d(in_channels, hidden_dim, kernel_size=1, bias=True)
self.ss_block = XSSBlock(hidden_dim, hidden_dim, n=1)

def forward(self, input: torch.Tensor):input = self.proj_conv(input)  # 输入投影x = self.ss_block(input)  # SSM处理return x  # 返回结果

代码说明
LayerNorm2d: 实现了二维层归一化，适用于图像数据。
CrossScan: 自定义的交叉扫描操作，支持前向和反向传播。
CrossMerge: 自定义的交叉合并操作，支持前向和反向传播。
SelectiveScanCore: 实现选择性扫描的核心功能，支持前向和反向传播。
cross_selective_scan: 结合交叉扫描和选择性扫描的功能。
SS2D: 实现了一个简单的SSM模块，包含输入和输出投影。
XSSBlock: 组合了输入投影和多个SS2D模块的功能。
VSSBlock_YOLO: 实现了YOLO模型中的VSSBlock，结合了输入投影和SSM处理。
这些核心部分构成了一个基于深度学习的图像处理模块，适用于YOLO等视觉任务。

这个程序文件 mamba_yolo.py 实现了一个基于深度学习的模型，主要用于计算机视觉任务，尤其是目标检测。代码中包含多个类和函数，以下是对其主要内容的逐步讲解。

首先，文件导入了一些必要的库，包括 torch、math、functools 和 torch.nn 等。einops 库用于重排张量的维度，timm.layers 提供了一些层的实现，如 DropPath。在文件开头，有一些对 selective_scan_cuda 的导入尝试，这表明该文件可能会使用一些自定义的 CUDA 操作来加速计算。

接下来，定义了一个 LayerNorm2d 类，继承自 nn.Module，用于对四维张量（通常是图像数据）进行层归一化。该类的 forward 方法重排输入张量的维度以适应 LayerNorm 的要求。

autopad 函数用于自动计算卷积操作的填充，以确保输出的形状与输入相同。

然后，定义了几个自定义的 PyTorch 自动求导函数，包括 CrossScan 和 CrossMerge，它们用于处理张量的交叉扫描和合并操作。这些操作通常用于在深度学习模型中进行特征提取和融合。

SelectiveScanCore 类实现了选择性扫描的前向和反向传播，允许在计算图中高效地处理特征。cross_selective_scan 函数是一个封装函数，调用 SelectiveScanCore 进行选择性扫描，并处理输入和输出的形状。

SS2D 类是一个重要的模块，包含了多个参数和层的定义。它使用了选择性扫描机制，并在前向传播中结合了卷积和激活函数。该类的构造函数定义了输入和输出的维度、卷积层的参数以及其他超参数。

接下来是 RGBlock 和 LSBlock 类，它们实现了不同的块结构，分别用于特征的提取和融合。XSSBlock 和 VSSBlock_YOLO 类则是更复杂的模块，结合了多个子模块，构成了更深层次的网络结构。

SimpleStem 类是一个简单的卷积网络，用于将输入图像转换为特征图。VisionClueMerge 类则用于将多个特征图合并为一个输出特征图。

整体来看，这个文件实现了一个复杂的深度学习模型，包含了多种自定义层和操作，旨在提高目标检测任务的性能。通过选择性扫描和其他技术，模型能够有效地提取和融合特征，从而在视觉任务中表现出色。

10.4 repvit.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 timm.models.layers import SqueezeExcite

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: 除数
:param min_value: 最小值
: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)
# 确保向下取整不会低于原值的90%
if new_v < 0.9 * v:
new_v += divisor
return new_v

class Conv2d_BN(nn.Sequential):
“”"
带有BatchNorm的卷积层
“”"
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1):
super().init()
# 添加卷积层
self.add_module(‘conv’, nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias=False))
# 添加BatchNorm层
self.add_module(‘bn’, nn.BatchNorm2d(out_channels))

@torch.no_grad()
def fuse_self(self):"""融合卷积层和BatchNorm层为一个卷积层"""conv, bn = self._modules.values()# 计算融合后的权重和偏置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fused_conv = 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)fused_conv.weight.data.copy_(w)fused_conv.bias.data.copy_(b)return fused_conv

class RepViTBlock(nn.Module):
“”"
RepViT模块
“”"
def init(self, inp, hidden_dim, oup, kernel_size, stride, use_se, use_hs):
super(RepViTBlock, self).init()
self.identity = stride == 1 and inp == oup # 判断是否为恒等映射
assert(hidden_dim == 2 * inp) # 确保隐藏层维度是输入的两倍

    if stride == 2:# 当步幅为2时，使用卷积和SqueezeExciteself.token_mixer = nn.Sequential(Conv2d_BN(inp, inp, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups=inp),SqueezeExcite(inp, 0.25) if use_se else nn.Identity(),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.GELU(),Conv2d_BN(2 * oup, oup, 1, 1, 0))else:assert(self.identity)  # 确保是恒等映射self.token_mixer = nn.Sequential(Conv2d_BN(inp, inp, 3, 1, 1, groups=inp),SqueezeExcite(inp, 0.25) if use_se else nn.Identity(),)self.channel_mixer = nn.Sequential(Conv2d_BN(inp, hidden_dim, 1, 1, 0),nn.GELU() if use_hs else nn.GELU(),Conv2d_BN(hidden_dim, oup, 1, 1, 0))
def forward(self, x):return self.channel_mixer(self.token_mixer(x))

class RepViT(nn.Module):
“”"
RepViT模型
“”"
def init(self, cfgs):
super(RepViT, self).init()
self.cfgs = cfgs # 配置参数
input_channel = self.cfgs[0][2] # 获取输入通道数
# 构建初始层
patch_embed = nn.Sequential(Conv2d_BN(3, input_channel // 2, 3, 2, 1), nn.GELU(),
Conv2d_BN(input_channel // 2, input_channel, 3, 2, 1))
layers = [patch_embed]
# 构建RepViT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):for f in self.features:x = f(x)return x

def repvit_m0_9(weights=‘’):
“”"
构建RepViT模型的一个变体
“”"
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

其他模型构建函数…

if name == ‘main’:
model = repvit_m0_9(‘path_to_weights.pth’) # 加载模型权重
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 创建输入数据
res = model(inputs) # 前向传播
for i in res:
print(i.size()) # 打印输出尺寸
代码说明：
_make_divisible: 确保通道数是8的倍数，以便在某些硬件上优化性能。
Conv2d_BN: 这是一个带有BatchNorm的卷积层，支持权重融合以减少计算量。
RepViTBlock: 这是RepViT模型的基本构建块，包含了卷积、激活函数和可选的SqueezeExcite模块。
RepViT: 这是整个RepViT模型的定义，包含多个RepViTBlock的组合。
repvit_m0_9: 构建RepViT模型的特定变体，并可选择加载预训练权重。
使用方法：
在主程序中，调用repvit_m0_9函数创建模型实例，并输入随机数据进行前向传播。
这个程序文件 repvit.py 实现了一个基于深度学习的模型，主要用于图像处理任务。该模型的架构是 RepViT（Reparameterized Vision Transformer），结合了卷积神经网络（CNN）和视觉变换器（ViT）的优点。以下是对代码的详细讲解。

首先，程序导入了必要的库，包括 PyTorch 的神经网络模块、NumPy 和 timm 库中的 SqueezeExcite 层。接着，定义了一个 replace_batchnorm 函数，用于替换模型中的 BatchNorm2d 层，以便在推理时提高性能。这个函数递归地遍历模型的所有子模块，如果找到 BatchNorm2d 层，就将其替换为 Identity 层。

接下来，定义了一个 _make_divisible 函数，用于确保所有层的通道数是 8 的倍数，这在模型设计中是一个常见的约束。

然后，定义了一个 Conv2d_BN 类，继承自 torch.nn.Sequential，它组合了卷积层和 BatchNorm 层，并初始化 BatchNorm 的权重和偏置。这个类还包含一个 fuse_self 方法，用于将卷积层和 BatchNorm 层融合为一个卷积层，以减少计算量。

接着，定义了一个 Residual 类，表示残差连接。这个类在前向传播中会将输入与经过卷积处理的输出相加，支持随机丢弃（dropout）功能。它也有一个 fuse_self 方法，用于融合内部的卷积层。

RepVGGDW 类实现了一个特定的卷积模块，结合了深度可分离卷积和残差连接。它的前向传播会将输入经过两个卷积层处理，并加上输入本身。

RepViTBlock 类则是模型的基本构建块，包含了通道混合和令牌混合的操作。根据步幅的不同，它会选择不同的卷积结构。

RepViT 类是整个模型的核心，构造了多个 RepViTBlock 以形成完整的网络结构。它的构造函数接受一个配置列表，定义了每个块的参数，并通过卷积层和激活函数构建了输入层。

在 forward 方法中，模型会根据输入的大小进行特征提取，并在特定的缩放比例下保存特征图。

switch_to_deploy 方法用于将模型切换到推理模式，替换掉 BatchNorm 层。

update_weight 函数用于更新模型的权重，从预训练的权重字典中加载权重。

接下来，定义了一系列函数（如 repvit_m0_9, repvit_m1_0, 等），用于构建不同配置的 RepViT 模型。这些函数会根据不同的参数配置生成模型，并在提供权重文件的情况下加载预训练权重。

最后，在 main 块中，程序实例化了一个 repvit_m2_3 模型，并用随机生成的输入数据进行测试，输出每个特征图的尺寸。

整体来看，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，尤其是在需要高效推理的场景中。

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