# abnormal-behavior7144

**Repository Path**: Vision-Studios/abnormal-behavior7144

## Basic Information

- **Project Name**: abnormal-behavior7144
- **Description**: 人员异常行为识别检测系统源码和数据集：改进yolo11-CSP-EDLAN
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 2
- **Created**: 2024-11-12
- **Last Updated**: 2025-06-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

### 1.背景意义

研究背景与意义

随着社会的快速发展和城市化进程的加快，公共安全问题日益凸显，尤其是人员异常行为的识别与监测，成为保障社会安全的重要课题。异常行为的识别不仅涉及到犯罪预防、公共安全管理，还与人们的日常生活息息相关。因此，构建一个高效、准确的人员异常行为识别检测系统显得尤为重要。近年来，深度学习技术的飞速发展为计算机视觉领域带来了新的机遇，尤其是目标检测算法的不断改进，使得异常行为识别的准确性和实时性得到了显著提升。

本研究基于改进的YOLOv11算法，旨在开发一套高效的人员异常行为识别检测系统。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其快速的检测速度和较高的准确率而广泛应用于各种目标检测任务。通过对YOLOv11的改进，我们希望能够进一步提升系统在复杂环境下的表现，尤其是在低光照、拥挤场景等情况下的异常行为检测能力。

本项目所使用的数据集包含300张经过精确标注的异常行为图像，涵盖了各种可能的异常行为场景。该数据集的单一类别“abnormal-behavior”使得研究更加聚焦，有助于深入分析和理解异常行为的特征及其在不同环境下的表现。通过对数据集的分析和模型的训练，我们期望能够实现对异常行为的高效识别，为公共安全监控、智能安防系统的应用提供技术支持。

综上所述，基于改进YOLOv11的人员异常行为识别检测系统的研究，不仅具有重要的理论意义，也具备广泛的实际应用价值。通过该系统的开发与应用，我们期望能够为提升社会安全水平贡献一份力量。

### 2.视频效果

[2.1 视频效果](https://www.bilibili.com/video/BV1eCmxYxESW/)

### 3.图片效果

![1.png](1.png)

![2.png](2.png)

![3.png](3.png)

##### [项目涉及的源码数据来源链接](https://kdocs.cn/l/cszuIiCKVNis)**

注意：本项目提供训练的数据集和训练教程,由于版本持续更新,暂不提供权重文件（best.pt）,请按照6.训练教程进行训练后实现上图演示的效果。

### 4.数据集信息

##### 4.1 本项目数据集类别数＆类别名

nc: 1
names: ['abnormal-behavior']



该项目为【图像分割】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【图像分割】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旨在为改进YOLOv11的人员异常行为识别检测系统提供坚实的基础。该数据集的主题为“abnormal behavior7”，专注于识别和分析人类在特定环境下的异常行为模式。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“abnormal-behavior”。这一类别的设定反映了我们对异常行为的深刻理解与研究，旨在通过计算机视觉技术提升对潜在危险或异常事件的检测能力。

在数据集的构建过程中，我们广泛收集了来自不同场景的视频和图像数据，这些场景包括公共场所、工作环境及其他人群密集区域。数据集中的样本涵盖了多种类型的异常行为，如激烈争吵、突然倒地、异常奔跑等。这些行为的多样性确保了模型在训练过程中能够学习到丰富的特征，从而提高其在实际应用中的泛化能力。

此外，为了确保数据集的高质量和准确性，我们对每个样本进行了严格的标注和审核。标注过程不仅考虑了行为的明显特征，还结合了上下文信息，以便更好地理解行为的背景。这种细致的标注方式使得数据集不仅具备了良好的可用性，也为后续的模型训练提供了可靠的依据。

总之，本项目的数据集“abnormal behavior7”通过丰富的样本和精确的标注，为改进YOLOv11的人员异常行为识别检测系统奠定了坚实的基础。我们期待通过这一数据集的应用，推动异常行为检测技术的发展，提升公共安全和人群管理的效率。

![4.png](4.png)

![5.png](5.png)

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### 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）](https://www.bilibili.com/video/BV1BoC1YCEKi/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc)




[5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程（第二步）](https://www.bilibili.com/video/BV1ZoC1YCEBw?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc)

### 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）](https://www.bilibili.com/video/BV1BoC1YCEhR?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc)


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](https://kdocs.cn/l/cszuIiCKVNis)

### 7.原始YOLOv11算法讲解


ultralytics发布了最新的作品YOLOv11，这一次YOLOv11的变化相对于ultralytics公司的上一代作品YOLOv8变化不是很大的（YOLOv9、YOLOv10均不是ultralytics公司作品），其中改变的位置涉及到C2f变为C3K2，在SPPF后面加了一层类似于注意力机制的C2PSA，还有一个变化大家从yaml文件是看不出来的就是它的检测头内部替换了两个DWConv，以及模型的深度和宽度参数进行了大幅度调整，但是在损失函数方面就没有变化还是采用的CIoU作为边界框回归损失，下面带大家深入理解一下ultralytics最新作品YOLOv11的创新点。

**下图为最近的YOLO系列发布时间线！**

![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/af970d3eee954b988a2252ae7d822692.png)

* * *

###### YOLOv11和YOLOv8对比

在YOLOYOLOv5，YOLOv8，和YOLOv11是ultralytics公司作品（ultralytics出品必属精品），下面用一张图片从yaml文件来带大家对比一下YOLOv8和YOLOv11的区别，配置文件变得内容比较少大家可以看一卡，左侧为YOLOv8右侧为YOLOv11，不同的点我用黑线标注了出来。

![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/77ed65ad1abb49febddd085365199d72.png)

* * *

###### YOLOv11的网络结构解析

下面的图片为YOLOv11的网络结构图。

![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7f72ac75f8bc4becaece434d42c8f978.png)

**其中主要创新点可以总结如下- > **

* * *

1\.
提出C3k2机制，其中C3k2有参数为c3k，其中在网络的浅层c3k设置为False（下图中可以看到c3k2第二个参数被设置为False，就是对应的c3k参数）。

![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/32a1df28bcc2439bb438c3079eb08cb4.png)

此时所谓的C3k2就相当于YOLOv8中的C2f，其网络结构为一致的，其中的C3k机制的网络结构图如下图所示
**（为什么叫C3k2，我个人理解是因为C3k的调用时C3k其中的参数N固定设置为2的原因，个人理解不一定对** ）。

![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/51e67140fed44ba9bfce8d0f6a0658e5.png)

* * *

2\.
第二个创新点是提出C2PSA机制，这是一个C2（C2f的前身）机制内部嵌入了一个多头注意力机制，在这个过程中我还发现作者尝试了C2fPSA机制但是估计效果不如C2PSA，有的时候机制有没有效果理论上真的很难解释通，下图为C2PSA机制的原理图，仔细观察把Attention哪里去掉则C2PSA机制就变为了C2所以我上面说C2PSA就是C2里面嵌入了一个PSA机制。

![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/78df93ba25404dbba0fb7ca0ee0ab2ae.png)

* * *

3\.
第三个创新点可以说是原先的解耦头中的分类检测头增加了两个DWConv，具体的对比大家可以看下面两个图下面的是YOLOv11的解耦头，上面的是YOLOv8的解耦头.

![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/d0e8569fe33c453d816165e73f74826e.png)

我们上面看到了在分类检测头中YOLOv11插入了两个DWConv这样的做法可以大幅度减少参数量和计算量（原先两个普通的Conv大家要注意到卷积和是由3变为了1的，这是形成了两个深度可分离Conv），大家可能不太理解为什么加入了两个DWConv还能够减少计算量，以及什么是深度可分离Conv，下面我来解释一下。

> **`DWConv` 代表 Depthwise
> Convolution（深度卷积）**，是一种在卷积神经网络中常用的高效卷积操作。它主要用于减少计算复杂度和参数量，尤其在移动端或轻量化网络（如
> MobileNet）中十分常见。
>
> **1\. 标准卷积的计算过程**
>
> 在标准卷积操作中，对于一个输入张量（通常是一个多通道的特征图），卷积核的尺寸是 `(h, w, C_in)`，其中 `h` 和 `w`
> 是卷积核的空间尺寸，`C_in`
> 是输入通道的数量。而卷积核与输入张量做的是完整的卷积运算，每个输出通道都与所有输入通道相连并参与卷积操作，导致计算量比较大。
>
> 标准卷积的计算过程是这样的：
>
>   * 每个输出通道是所有输入通道的组合（加权求和），卷积核在每个位置都会计算与所有输入通道的点积。
>   * 假设有 `C_in` 个输入通道和 `C_out` 个输出通道，那么卷积核的总参数量是 `C_in * C_out * h * w`。
>

>
> 2\. **Depthwise Convolution（DWConv）**
>
> 与标准卷积不同， **深度卷积** 将输入的每个通道单独处理，即 **每个通道都有自己的卷积核进行卷积**
> ，不与其他通道进行交互。它可以被看作是标准卷积的一部分，专注于空间维度上的卷积运算。
>
> **深度卷积的计算过程：**
>
>   * 假设输入张量有 `C_in` 个通道，每个通道会使用一个 `h × w`
> 的卷积核进行卷积操作。这个过程称为“深度卷积”，因为每个通道独立进行卷积运算。
>   * 输出的通道数与输入通道数一致，每个输出通道只和对应的输入通道进行卷积，没有跨通道的组合。
>   * 参数量和计算量相比标准卷积大大减少，卷积核的参数量是 `C_in * h * w`。
>

>
> **深度卷积的优点：**
>
>   1. **计算效率高** ：相对于标准卷积，深度卷积显著减少了计算量。它只处理空间维度上的卷积，不再处理通道间的卷积。
>   2.  **参数量减少** ：由于每个卷积核只对单个通道进行卷积，参数量大幅减少。例如，标准卷积的参数量为 `C_in * C_out * h *
> w`，而深度卷积的参数量为 `C_in * h * w`。
>   3.  **结合点卷积可提升效果** ：为了弥补深度卷积缺乏跨通道信息整合的问题，通常深度卷积后会配合 `1x1` 的点卷积（Pointwise
> Convolution）使用，通过 `1x1` 的卷积核整合跨通道的信息。这种组合被称为 **深度可分离卷积** （Depthwise
> Separable Convolution） | **这也是我们本文YOLOv11中的做法** 。
>

>
> 3\. **深度卷积与标准卷积的区别**
>
> 操作类型| 卷积核大小| 输入通道数| 输出通道数| 参数量  
> ---|---|---|---|---  
> 标准卷积| `h × w`| `C_in`| `C_out`| `C_in * C_out * h * w`  
> 深度卷积（DWConv）| `h × w`| `C_in`| `C_in`| `C_in * h * w`  
>  
> 可以看出，深度卷积在相同的卷积核大小下，参数量减少了约 `C_out` 倍
> （细心的人可以发现用最新版本的ultralytics仓库运行YOLOv8参数量相比于之前的YOLOv8以及大幅度减少了这就是因为检测头改了的原因但是名字还是Detect，所以如果你想继续用YOLOv8发表论文做实验那么不要更新最近的ultralytics仓库）。
>
> **4\. 深度可分离卷积 (Depthwise Separable Convolution)**
>
> 深度卷积常与 `1x1` 的点卷积配合使用，这称为深度可分离卷积。其过程如下：
>
>   1. 先对输入张量进行深度卷积，对每个通道独立进行空间卷积。
>   2. 然后通过 `1x1` 点卷积，对通道维度进行混合，整合不同通道的信息。
>

>
> 这样既可以保证计算量的减少，又可以保持跨通道的信息流动。
>
> 5\. **总结**
>
> `DWConv` 是一种高效的卷积方式，通过单独处理每个通道来减少计算量，结合 `1x1`
> 的点卷积，形成深度可分离卷积，可以在保持网络性能的同时极大地减少模型的计算复杂度和参数量。

**看到这里大家应该明白了为什么加入了两个DWConv还能减少参数量以及YOLOv11的检测头创新点在哪里。**

* * *

##### YOLOv11和YOLOv8还有一个不同的点就是其各个版本的模型（N - S - M- L - X）网络深度和宽度变了
![](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a5fffabb154543cb9e544a24eba20aa3.png)

可以看到在深度（depth）和宽度
（width）两个地方YOLOv8和YOLOv11是基本上完全不同了，这里我理解这么做的含义就是模型网络变小了，所以需要加深一些模型的放缩倍数来弥补模型之前丧失的能力从而来达到一个平衡。

> **本章总结：**
> YOLOv11的改进点其实并不多更多的都是一些小的结构上的创新，相对于之前的YOLOv5到YOLOv8的创新，其实YOLOv11的创新点不算多，但是其是ultralytics公司的出品，同时ultralytics仓库的使用量是非常多的（不像YOLOv9和YOLOv10）所以在未来的很长一段时间内其实YOLO系列估计不会再更新了，YOLOv11作为最新的SOTA肯定是十分适合大家来发表论文和创新的。
>

### 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](https://gitee.com/qunmasj/good)

![9.png](9.png)

#### 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](https://gitee.com/qunmasj/good)【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】


### LSKNet的架构
该博客提出的结构层级依次为：

LSK module（大核卷积序列+空间选择机制） < LSK Block （LK Selection + FFN）<LSKNet（N个LSK Block）

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/629f11692986446c8af5faa3a18bc5d2.png)

#### LSK 模块

LSK Block
LSKNet 是主干网络中的一个可重复堆叠的块（Block），每个LSK Block包括两个残差子块，即大核选择子块（Large Kernel Selection，LK Selection）和前馈网络子块（Feed-forward Network ，FFN），如图8。LK Selection子块根据需要动态地调整网络的感受野，FFN子块用于通道混合和特征细化，由一个全连接层、一个深度卷积、一个 GELU 激活和第二个全连接层组成。

LSK module（LSK 模块，图4）由一个大核卷积序列（large kernel convolutions）和一个空间核选择机制（spatial kernel selection mechanism）组成，被嵌入到了LSK Block 的 LK Selection子块中。

#### Large Kernel Convolutions
因为不同类型的目标对背景信息的需求不同，这就需要模型能够自适应选择不同大小的背景范围。因此，作者通过解耦出一系列具有大卷积核、且不断扩张的Depth-wise 卷积，构建了一个更大感受野的网络。

具体地，假设序列中第i个Depth-wise 卷积核的大小为 ，扩张率为 d，感受野为 ，它们满足以下关系：

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/efda5ab7b79c4b9a958c69c176b78470.png)


卷积核大小和扩张率的增加保证了感受野能够快速增大。此外，我们设置了扩张率的上限，以保证扩张卷积不会引入特征图之间的差距。



Table2的卷积核大小可根据公式（1）和（2）计算，详见下图：

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/afba46149d8940aebf48818df0ad1882.png)


这样设计的好处有两点。首先，能够产生具有多种不同大小感受野的特征，便于后续的核选择；第二，序列解耦比简单的使用一个大型卷积核效果更好。如上图表2所示，解耦操作相对于标准的大型卷积核，有效地将低了模型的参数量。

为了从输入数据  的不同区域获取丰富的背景信息特征，可采用一系列解耦的、不用感受野的Depth-wise 卷积核：



其中，是卷积核为 、扩张率为  的Depth-wise 卷积操作。假设有个解耦的卷积核，每个卷积操作后又要经过一个的卷积层进行空间特征向量的通道融合。



之后，针对不同的目标，可基于获取的多尺度特征，通过下文中的选择机制动态选择合适的卷积核大小。

这一段的意思可以简单理解为：

把一个大的卷积核拆成了几个小的卷积核，比如一个大小为5，扩张率为1的卷积核加上一个大小为7，扩张率为3的卷积核，感受野为23，与一个大小为23，扩张率为1的卷积核的感受野是一样的。因此可用两个小的卷积核替代一个大的卷积核，同理一个大小为29的卷积核也可以用三个小的卷积代替（Table 2），这样可以有效的减少参数，且更灵活。

将输入数据依次通过这些小的卷积核（公式3），并在每个小的卷积核后面接上一个1×1的卷积进行通道融合（公式4）。

#### Spatial Kernel Selection
为了使模型更关注目标在空间上的重点背景信息，作者使用空间选择机制从不同尺度的大卷积核中对特征图进行空间选择。

首先，将来自于不同感受野卷积核的特征进行concate拼接，然后，应用通道级的平均池化和最大池化提取空间关系，其中， 和  是平均池化和最大池化后的空间特征描述符。为了实现不同空间描述符的信息交互，作者利用卷积层将空间池化特征进行拼接，将2个通道的池化特征转换为N个空间注意力特征图，之后，将Sigmoid激活函数应用到每一个空间注意力特征图，可获得每个解耦的大卷积核所对应的独立的空间选择掩膜，又然后，将解耦后的大卷积核序列的特征与对应的空间选择掩膜进行加权处理，并通过卷积层进行融合获得注意力特征 ，最后LSK module的输出可通过输入特征  与注意力特征  的逐元素点成获得，公式对应于结构图上的操作如下：
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/fe16048c4c4e4f77aa1a36a032edccbb.png)


### 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.png](10.png)

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![16.png](16.png)

![17.png](17.png)

### 10. YOLOv11核心改进源码讲解

#### 10.1 ui.py

以下是经过精简和详细注释的核心代码部分：

```python
import sys
import subprocess

def run_script(script_path):
    """
    使用当前 Python 环境运行指定的脚本。

    Args:
        script_path (str): 要运行的脚本路径
    """
    # 获取当前 Python 解释器的路径
    python_path = sys.executable

    # 构建运行命令，使用 streamlit 运行指定的脚本
    command = f'"{python_path}" -m streamlit run "{script_path}"'

    # 执行命令，并捕获返回结果
    result = subprocess.run(command, shell=True)
    
    # 检查脚本运行是否成功
    if result.returncode != 0:
        print("脚本运行出错。")

# 主程序入口
if __name__ == "__main__":
    # 指定要运行的脚本路径
    script_path = "web.py"  # 这里可以直接指定脚本名称

    # 调用函数运行脚本
    run_script(script_path)
```

### 代码注释说明：
1. **导入模块**：
   - `sys`：用于获取当前 Python 解释器的路径。
   - `subprocess`：用于执行外部命令。

2. **函数 `run_script`**：
   - 接受一个参数 `script_path`，表示要运行的 Python 脚本的路径。
   - 使用 `sys.executable` 获取当前 Python 解释器的路径，以确保使用正确的 Python 环境。
   - 构建命令字符串，使用 `streamlit` 模块运行指定的脚本。
   - 使用 `subprocess.run` 执行构建的命令，并捕获返回结果。
   - 检查返回码，如果不为 0，表示脚本运行出错，打印错误信息。

3. **主程序入口**：
   - 在 `__main__` 块中，指定要运行的脚本名称（`web.py`）。
   - 调用 `run_script` 函数，传入脚本路径以执行。

这个程序文件名为 `ui.py`，其主要功能是运行一个指定的 Python 脚本，具体来说是通过 Streamlit 框架来启动一个 Web 应用。

首先，程序导入了必要的模块，包括 `sys`、`os` 和 `subprocess`。其中，`sys` 模块用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数，`os` 模块提供了与操作系统交互的功能，而 `subprocess` 模块则用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道，并获取它们的返回码。

接下来，程序从 `QtFusion.path` 模块中导入了 `abs_path` 函数，这个函数的作用是获取给定路径的绝对路径，确保后续的脚本路径是正确的。

在 `run_script` 函数中，程序接收一个参数 `script_path`，表示要运行的脚本的路径。函数首先获取当前 Python 解释器的路径，存储在 `python_path` 变量中。然后，构建一个命令字符串，使用 Streamlit 运行指定的脚本。命令的格式是 `"{python_path}" -m streamlit run "{script_path}"`，这意味着使用当前的 Python 解释器来运行 Streamlit 模块，并指定要运行的脚本。

接着，程序使用 `subprocess.run` 方法执行构建好的命令。这个方法会在一个新的 shell 中运行命令，并等待其完成。执行后，程序检查返回码，如果返回码不为 0，表示脚本运行出错，则打印出错误信息。

最后，在 `if __name__ == "__main__":` 语句块中，程序指定了要运行的脚本路径，这里使用 `abs_path("web.py")` 来获取 `web.py` 的绝对路径。然后调用 `run_script` 函数来执行这个脚本。

总的来说，这个程序的主要目的是提供一个简单的接口来运行一个 Streamlit Web 应用，确保脚本能够在当前的 Python 环境中正确执行。

#### 10.2 kagn_conv.py

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

```python
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_dim  # 输入维度
        self.outdim = output_dim    # 输出维度
        self.degree = degree         # 多项式的度数
        self.kernel_size = kernel_size  # 卷积核大小
        self.padding = padding       # 填充
        self.stride = stride         # 步幅
        self.dilation = dilation     # 膨胀
        self.groups = groups         # 分组卷积的组数
        self.base_activation = nn.SiLU()  # 基础激活函数
        self.conv_w_fun = conv_w_fun  # 卷积权重函数
        self.ndim = ndim             # 数据的维度（1D, 2D, 3D）
        self.dropout = None          # Dropout层初始化

        # 根据维度选择合适的Dropout层
        if dropout > 0:
            if ndim == 1:
                self.dropout = nn.Dropout1d(p=dropout)
            elif ndim == 2:
                self.dropout = nn.Dropout2d(p=dropout)
            elif ndim == 3:
                self.dropout = nn.Dropout3d(p=dropout)

        # 验证分组参数的有效性
        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')

        # 创建基础卷积层和归一化层
        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)])

        # 多项式权重的形状
        poly_shape = (groups, output_dim // groups, (input_dim // groups) * (degree + 1)) + tuple(
            kernel_size for _ in range(ndim))

        # 初始化多项式权重和beta权重
        self.poly_weights = nn.Parameter(torch.randn(*poly_shape))
        self.beta_weights = nn.Parameter(torch.zeros(degree + 1, dtype=torch.float32))

        # 使用Kaiming均匀分布初始化卷积层权重
        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)),
        )

    @lru_cache(maxsize=128)  # 使用缓存避免重复计算Legendre多项式
    def gram_poly(self, x, degree):
        p0 = x.new_ones(x.size())  # 创建多项式的第0项

        if degree == 0:
            return p0.unsqueeze(-1)  # 如果度数为0，返回常数项

        p1 = x  # 第一项为x
        grams_basis = [p0, p1]  # 初始化多项式基

        # 计算Legendre多项式
        for i in range(2, degree + 1):
            p2 = x * p1 - self.beta(i - 1, i) * p0  # 递推公式
            grams_basis.append(p2)  # 添加新项
            p0, p1 = p1, p2  # 更新p0和p1

        return torch.cat(grams_basis, dim=1)  # 将多项式基拼接成一个张量

    def forward_kag(self, x, group_index):
        # 对输入应用基础激活函数，并进行卷积操作
        basis = self.base_conv[group_index](self.base_activation(x))

        # 将x归一化到[-1, 1]范围内以稳定Legendre多项式计算
        x = torch.tanh(x).contiguous()

        if self.dropout is not None:
            x = self.dropout(x)  # 应用Dropout

        grams_basis = self.base_activation(self.gram_poly(x, self.degree))  # 计算Gram多项式基

        # 使用卷积权重函数进行卷积操作
        y = self.conv_w_fun(grams_basis, self.poly_weights[group_index],
                            stride=self.stride, dilation=self.dilation,
                            padding=self.padding, groups=1)

        # 应用归一化和激活函数
        y = self.base_activation(self.layer_norm[group_index](y + basis))

        return y

    def forward(self, x):
        # 将输入x按组分割
        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)  # 对每个组进行前向传播
            output.append(y.clone())  # 保存输出
        y = torch.cat(output, dim=1)  # 将所有组的输出拼接
        return y
```

### 代码核心部分说明：
1. **KAGNConvNDLayer类**：这是一个自定义的卷积层，支持任意维度的卷积（1D、2D、3D），结合了多项式基和卷积操作。
2. **初始化方法**：在初始化中，设置了输入输出维度、卷积参数、激活函数、Dropout层等，并创建了基础卷积层和归一化层。
3. **Gram多项式计算**：使用`gram_poly`方法计算Legendre多项式，利用递推公式生成多项式基。
4. **前向传播**：`forward_kag`方法实现了对每个组的前向传播，包括激活、卷积和归一化等操作。
5. **整体前向传播**：`forward`方法将输入分组后，逐组进行前向传播并拼接结果。



#### 10.2 activation.py

```python
import torch
import torch.nn as nn

class AGLU(nn.Module):
    """统一激活函数模块，来源于 https://github.com/kostas1515/AGLU。"""

    def __init__(self, device=None, dtype=None) -> None:
        """初始化统一激活函数模块。"""
        super().__init__()
        # 使用Softplus作为基础激活函数，beta设置为-1.0
        self.act = nn.Softplus(beta=-1.0)
        # 初始化lambda参数，范围为[0, 1]，并将其设为可学习参数
        self.lambd = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  
        # 初始化kappa参数，范围为[0, 1]，并将其设为可学习参数
        self.kappa = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """计算统一激活函数的前向传播。"""
        # 将lambda参数限制在最小值0.0001，避免出现负值或零
        lam = torch.clamp(self.lambd, min=0.0001)
        # 计算激活值，公式为 exp((1 / lam) * act(kappa * x - log(lam)))
        return torch.exp((1 / lam) * self.act((self.kappa * x) - torch.log(lam)))
```

### 代码注释说明：
1. **导入必要的库**：导入`torch`和`torch.nn`模块，后者提供了构建神经网络所需的基础组件。
2. **AGLU类**：定义了一个名为`AGLU`的类，继承自`nn.Module`，表示一个自定义的激活函数模块。
3. **初始化方法**：
   - `super().__init__()`：调用父类的初始化方法。
   - `self.act`：定义了一个基础激活函数`Softplus`，其beta参数设置为-1.0。
   - `self.lambd`和`self.kappa`：初始化两个可学习参数，分别为lambda和kappa，使用均匀分布进行初始化。
4. **前向传播方法**：
   - `torch.clamp(self.lambd, min=0.0001)`：将lambda参数限制在最小值0.0001，以避免计算中的数值不稳定。
   - `torch.exp(...)`：计算激活值，使用公式`exp((1 / lam) * act(kappa * x - log(lam)))`，其中`x`是输入张量。

这个程序文件定义了一个名为 `activation.py` 的模块，主要用于实现一种名为 AGLU 的激活函数。该模块使用了 PyTorch 库来构建神经网络的激活功能。

首先，文件导入了 PyTorch 的核心库和神经网络模块。接着，定义了一个名为 `AGLU` 的类，该类继承自 `nn.Module`，这是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类。

在 `AGLU` 类的初始化方法 `__init__` 中，首先调用了父类的初始化方法。然后，定义了一个激活函数 `self.act`，使用了 `nn.Softplus`，其参数 `beta` 被设置为 -1.0。接下来，定义了两个可学习的参数 `lambd` 和 `kappa`，这两个参数的初始值是通过均匀分布随机初始化的。它们被包装成 `nn.Parameter`，使得在训练过程中可以被优化。

在 `forward` 方法中，定义了前向传播的计算过程。输入的张量 `x` 经过处理后，首先对 `lambd` 参数进行限制，确保其最小值为 0.0001，以避免数值不稳定。然后，计算并返回 AGLU 激活函数的输出。这个输出是通过对输入 `x` 进行一系列变换得到的，包括应用 `self.kappa` 和 `self.act`，以及对 `lam` 的对数进行处理。

总的来说，这个模块实现了一个自定义的激活函数 AGLU，结合了可学习的参数，能够在神经网络的训练过程中进行优化，以提高模型的表现。

#### 10.3 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：

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import itertools

# 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):
        # 在推理阶段将BN层与卷积层融合
        conv, bn = self._modules.values()
        w = bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5
        w = conv.weight * w[:, None, None, None]
        b = bn.bias - bn.running_mean * bn.weight / (bn.running_var + bn.eps)**0.5
        # 返回融合后的卷积层
        return torch.nn.Conv2d(w.size(1), w.size(0), w.shape[2:], stride=conv.stride, padding=conv.padding)

# 定义一个基本的EfficientViT模块
class EfficientViTBlock(torch.nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, key_dim, num_heads=8):
        super().__init__()
        # 定义深度卷积和前馈网络
        self.dw = Conv2d_BN(embed_dim, embed_dim, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.ffn = nn.Sequential(
            Conv2d_BN(embed_dim, embed_dim * 2, kernel_size=1),
            nn.ReLU(),
            Conv2d_BN(embed_dim * 2, embed_dim, kernel_size=1)
        )
        # 定义局部窗口注意力机制
        self.attn = LocalWindowAttention(embed_dim, key_dim, num_heads)

    def forward(self, x):
        # 前向传播
        x = self.dw(x) + x  # 残差连接
        x = self.attn(x)    # 注意力机制
        x = self.ffn(x) + x # 残差连接
        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):
        super().__init__()
        self.attn = CascadedGroupAttention(dim, key_dim, num_heads)

    def forward(self, x):
        # 前向传播，执行注意力计算
        return self.attn(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], 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

# 创建EfficientViT模型实例
if __name__ == '__main__':
    model = EfficientViT()
    inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640))  # 输入一个640x640的图像
    res = model(inputs)  # 前向传播
    print(res.size())  # 输出结果的尺寸
```

### 代码注释说明：
1. **Conv2d_BN**: 该类实现了卷积层和批归一化层的组合，提供了一个`switch_to_deploy`方法用于在推理阶段将它们融合，以提高推理效率。
2. **EfficientViTBlock**: 这是EfficientViT的基本构建块，包含深度卷积、前馈网络和局部窗口注意力机制。
3. **LocalWindowAttention**: 实现了局部窗口注意力机制，使用了`CascadedGroupAttention`来计算注意力。
4. **EfficientViT**: 整个模型的定义，包含了输入图像的嵌入和多个EfficientViT块的堆叠。
5. **主程序**: 创建模型实例并进行一次前向传播，输出结果的尺寸。

这个程序文件实现了一个名为 EfficientViT 的深度学习模型架构，主要用于图像处理任务。它的设计灵感来源于视觉变换器（Vision Transformer），并结合了一些高效的卷积操作和注意力机制，以提高模型的性能和效率。

文件的开头部分包含了一些必要的库导入，包括 PyTorch 和 timm 库中的 SqueezeExcite 层。接着，定义了一个 `Conv2d_BN` 类，该类继承自 `torch.nn.Sequential`，用于构建带有批归一化的卷积层。该类还包含一个 `switch_to_deploy` 方法，用于在推理阶段将批归一化层融合到卷积层中，以提高推理速度。

接下来，定义了一个 `replace_batchnorm` 函数，用于在模型中替换批归一化层为恒等映射，以便在推理时提高效率。然后，定义了 `PatchMerging` 类，它实现了对输入特征图的合并操作，通常用于将特征图的分辨率降低。

`Residual` 类实现了残差连接，允许在训练过程中随机丢弃部分输入，以提高模型的鲁棒性。`FFN` 类实现了前馈神经网络结构，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，前者是级联组注意力，后者是局部窗口注意力。这些注意力机制通过对输入特征图进行加权处理，能够有效捕捉图像中的重要信息。

`EfficientViTBlock` 类则是 EfficientViT 模型的基本构建块，结合了卷积层、前馈网络和注意力机制，形成一个完整的模块。`EfficientViT` 类是整个模型的核心，负责构建模型的不同阶段，并通过多个 `EfficientViTBlock` 进行特征提取。

在模型初始化时，用户可以指定输入图像的大小、补丁大小、嵌入维度、深度、注意力头数等参数。模型的前向传播方法会依次通过补丁嵌入层和多个块，最终输出特征图。

最后，文件定义了一些预设的模型配置（如 EfficientViT_m0 到 EfficientViT_m5），并提供了相应的构建函数（如 `EfficientViT_M0` 等），用于创建模型实例并加载预训练权重。

整个程序结构清晰，模块化设计使得各个部分易于理解和扩展，适合用于各种下游视觉任务。

### 11.完整训练+Web前端界面+200+种全套创新点源码、数据集获取

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# [下载链接：https://mbd.pub/o/bread/Z5Wbkpdq](https://mbd.pub/o/bread/Z5Wbkpdq)