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随着经济的发展和数字支付的普及#xff0c;传统硬币的使用逐渐减少#xff0c;但在某些地区和特定场合#xff0c;硬币仍然是重要的支付手段。因此#xff0c;硬币的分类与识别在自动化支付、智能零售和物联网等领域具有重要的应用价值。尤其是在银行、商超和自助…背景意义
随着经济的发展和数字支付的普及传统硬币的使用逐渐减少但在某些地区和特定场合硬币仍然是重要的支付手段。因此硬币的分类与识别在自动化支付、智能零售和物联网等领域具有重要的应用价值。尤其是在银行、商超和自助售货机等场景中快速、准确地识别和分类硬币不仅可以提高交易效率还能降低人工成本提升用户体验。
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实例分割技术的快速发展为硬币识别提供了新的解决方案。YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效的实时检测能力已成为目标检测领域的主流选择。随着YOLOv11的推出其在检测精度和速度上的进一步提升使其成为硬币分类与识别的理想选择。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型构建一个高效的硬币分类与识别系统。所使用的数据集包含5600张经过精心标注的硬币图像涵盖了四种不同面值的硬币1 rs、2 rs、5 rs、10 rs。这些图像经过多种预处理和数据增强技术确保了模型在不同场景下的鲁棒性和准确性。通过对硬币的实例分割和分类本系统不仅能够实现对硬币的精确识别还能为后续的自动化交易系统提供数据支持。
此外本研究的成果将为相关领域的研究提供理论基础和实践指导推动硬币识别技术的进一步发展。通过提升硬币识别的自动化水平能够有效应对日益增长的交易需求促进经济的数字化转型。总之基于改进YOLOv11的硬币分类与识别系统的研究不仅具有重要的学术价值也具备广泛的实际应用前景。
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硬币的分类与识别旨在改进YOLOv11模型的性能以实现更高效的硬币识别系统。数据集包含四个主要类别分别为“1 rs”、“10 rs”、“2 rs”和“5 rs”这些类别涵盖了印度流通的主要硬币面值。每个类别的样本数量经过精心挑选以确保模型在训练过程中能够获得足够的多样性和代表性从而提高其在实际应用中的准确性和鲁棒性。
数据集中的图像均为高质量的硬币照片拍摄时考虑了不同的光照条件、背景和角度以模拟真实世界中可能遇到的各种情况。这种多样性不仅增强了模型的泛化能力还使其能够在不同环境下保持稳定的识别性能。此外数据集中还包含了多种硬币的细节特征如硬币的纹理、边缘和图案这些特征对于分类任务至关重要。
为了确保数据集的有效性和可靠性所有图像均经过人工标注确保每个样本的类别信息准确无误。这一过程不仅提高了数据集的质量也为后续的模型训练奠定了坚实的基础。通过对这些硬币图像的深入分析模型将能够学习到各个类别之间的细微差别从而在实际应用中实现快速且准确的硬币识别。
总之本项目的数据集为改进YOLOv11的硬币分类与识别系统提供了丰富的训练素材旨在推动智能识别技术在金融领域的应用提升用户体验与操作效率。通过不断优化和扩展数据集我们期望能够进一步提高模型的性能使其在硬币识别任务中表现出色。核心代码
以下是经过简化并注释的核心代码部分
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class DWConv2d(nn.Module):
“” 深度可分离卷积层 “”
def init(self, dim, kernel_size, stride, padding):
super().init()
# 使用 groupsdim 实现深度可分离卷积
self.conv nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size, stride, padding, groupsdim)
def forward(self, x: torch.Tensor): 前向传播x: 输入张量形状为 (b, h, w, c)x x.permute(0, 3, 1, 2) # 转换为 (b, c, h, w)x self.conv(x) # 卷积操作x x.permute(0, 2, 3, 1) # 转换回 (b, h, w, c)return xclass FeedForwardNetwork(nn.Module):
“” 前馈神经网络 “”
def init(self, embed_dim, ffn_dim, activation_fnF.gelu, dropout0.0):
super().init()
self.fc1 nn.Linear(embed_dim, ffn_dim) # 第一层线性变换
self.fc2 nn.Linear(ffn_dim, embed_dim) # 第二层线性变换
self.dropout nn.Dropout(dropout) # dropout层
self.activation_fn activation_fn # 激活函数
def forward(self, x: torch.Tensor): 前向传播x: 输入张量形状为 (b, h, w, c)x self.fc1(x) # 线性变换x self.activation_fn(x) # 激活函数x self.dropout(x) # dropoutx self.fc2(x) # 线性变换return xclass RetBlock(nn.Module):
“” 保留块用于处理输入的残差连接和前馈网络 “”
def init(self, embed_dim, num_heads, ffn_dim):
super().init()
self.ffn FeedForwardNetwork(embed_dim, ffn_dim) # 前馈网络
self.pos DWConv2d(embed_dim, 3, 1, 1) # 位置卷积
def forward(self, x: torch.Tensor): 前向传播x: 输入张量形状为 (b, h, w, c)x x self.pos(x) # 添加位置卷积x x self.ffn(x) # 添加前馈网络的输出return xclass BasicLayer(nn.Module):
“” 基础层包含多个保留块 “”
def init(self, embed_dim, depth, num_heads, ffn_dim):
super().init()
self.blocks nn.ModuleList([
RetBlock(embed_dim, num_heads, ffn_dim) for _ in range(depth) # 创建多个保留块
])
def forward(self, x: torch.Tensor): 前向传播x: 输入张量形状为 (b, h, w, c)for blk in self.blocks:x blk(x) # 逐块处理输入return xclass VisRetNet(nn.Module):
“” 可视化保留网络 “”
def init(self, in_chans3, num_classes1000, embed_dims[96, 192, 384, 768], depths[2, 2, 6, 2], num_heads[3, 6, 12, 24], ffn_dim96):
super().init()
self.patch_embed nn.Conv2d(in_chans, embed_dims[0], kernel_size4, stride4) # 图像到补丁的嵌入
self.layers nn.ModuleList([
BasicLayer(embed_dimembed_dims[i], depthdepths[i], num_headsnum_heads[i], ffn_dimffn_dim) for i in range(len(depths))
])
def forward(self, x: torch.Tensor): 前向传播x: 输入张量形状为 (b, c, h, w)x self.patch_embed(x) # 嵌入操作for layer in self.layers:x layer(x) # 逐层处理return x创建模型实例
def RMT_T():
model VisRetNet(
embed_dims[64, 128, 256, 512],
depths[2, 2, 8, 2],
num_heads[4, 4, 8, 16]
)
return model
if name ‘main’:
model RMT_T() # 创建模型
inputs torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
res model(inputs) # 前向传播
print(res.size()) # 输出结果的形状
代码注释说明
DWConv2d: 实现深度可分离卷积的模块适用于图像特征提取。
FeedForwardNetwork: 实现前馈神经网络包括线性变换和激活函数。
RetBlock: 包含残差连接和前馈网络的模块能够增强模型的学习能力。
BasicLayer: 由多个保留块组成的基础层负责处理输入特征。
VisRetNet: 主网络结构负责将输入图像转化为特征表示包含补丁嵌入和多个基础层。
RMT_T: 用于创建特定配置的可视化保留网络模型实例。
这个程序文件 rmt.py 实现了一个基于视觉变换器Vision Transformer的网络模型名为 VisRetNet并定义了一些相关的模块和功能。代码中包含多个类和函数每个类和函数负责不同的功能整体结构清晰适合进行图像处理和特征提取。
首先程序导入了必要的库包括 PyTorch 和一些自定义的层和模块。接着定义了一些基础的卷积层、注意力机制和网络层。以下是各个部分的详细说明
DWConv2d 类实现了深度可分离卷积主要用于减少参数数量和计算量。它将输入的张量进行维度变换然后应用卷积操作最后再变换回原来的维度。
RelPos2d 类用于生成二维相对位置编码支持生成不同维度的衰减掩码。这个类在注意力机制中非常重要因为它帮助模型理解输入特征之间的相对位置关系。
MaSAd 和 MaSA 类这两个类实现了多头自注意力机制。MaSAd 适用于分块的注意力计算而 MaSA 则用于整体的注意力计算。它们通过线性变换生成查询、键和值并结合相对位置编码进行注意力计算。
FeedForwardNetwork 类实现了前馈神经网络包含两个线性层和激活函数。它用于在每个变换层后处理特征。
RetBlock 类定义了一个残差块结合了注意力机制和前馈网络。它可以选择性地使用层归一化和层缩放以提高模型的稳定性和性能。
PatchMerging 类实现了图像的分块合并层主要用于下采样操作将特征图的分辨率降低。
BasicLayer 类构建了一个基本的变换器层包含多个残差块并在最后进行下采样。
LayerNorm2d 类实现了二维层归一化用于对特征图进行归一化处理。
PatchEmbed 类将输入图像转换为补丁嵌入使用卷积层进行特征提取并将输出的特征图转换为适合后续处理的格式。
VisRetNet 类这是整个模型的核心类负责构建整个网络结构。它包括多个基本层和补丁嵌入层并实现了前向传播方法。
最后文件中定义了几个函数RMT_T, RMT_S, RMT_B, RMT_L用于创建不同规模的 VisRetNet 模型。这些函数根据不同的参数设置构建模型并返回相应的网络实例。
在 main 部分代码创建了一个 RMT_T 模型实例并生成一个随机输入进行测试输出每个特征图的尺寸。这部分代码可以用来验证模型的构建是否正确。
总体来说这个程序文件展示了如何构建一个复杂的视觉变换器模型结合了多种深度学习技术如自注意力机制、前馈网络和层归一化等适用于图像分类和特征提取任务。
10.4 rep_block.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
def transI_fusebn(kernel, bn):
“”
将卷积核和批归一化层的参数融合为一个卷积核和偏置。
参数:
kernel: 卷积核权重
bn: 批归一化层返回:
融合后的卷积核和偏置gamma bn.weight # 获取批归一化的缩放因子
std (bn.running_var bn.eps).sqrt() # 计算标准差
# 融合卷积核和批归一化
return kernel * ((gamma / std).reshape(-1, 1, 1, 1)), bn.bias - bn.running_mean * gamma / stddef conv_bn(in_channels, out_channels, kernel_size, stride1, padding0, dilation1, groups1):
“”
创建一个卷积层和批归一化层的组合。
参数:
in_channels: 输入通道数
out_channels: 输出通道数
kernel_size: 卷积核大小
stride: 步幅
padding: 填充
dilation: 膨胀
groups: 分组卷积的组数返回:
包含卷积层和批归一化层的序列conv_layer nn.Conv2d(in_channelsin_channels, out_channelsout_channels, kernel_sizekernel_size,stridestride, paddingpadding, dilationdilation, groupsgroups,biasFalse) # 创建卷积层不使用偏置
bn_layer nn.BatchNorm2d(num_featuresout_channels, affineTrue) # 创建批归一化层
return nn.Sequential(conv_layer, bn_layer) # 返回包含卷积和批归一化的序列class DiverseBranchBlock(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride1, paddingNone, dilation1, groups1):
“”
初始化多分支块。参数:in_channels: 输入通道数out_channels: 输出通道数kernel_size: 卷积核大小stride: 步幅padding: 填充dilation: 膨胀groups: 分组卷积的组数super(DiverseBranchBlock, self).__init__()self.kernel_size kernel_sizeself.in_channels in_channelsself.out_channels out_channelsself.groups groupsif padding is None:padding kernel_size // 2 # 默认填充为卷积核大小的一半assert padding kernel_size // 2 # 确保填充正确# 定义原始卷积和批归一化层self.dbb_origin conv_bn(in_channelsin_channels, out_channelsout_channels, kernel_sizekernel_size,stridestride, paddingpadding, dilationdilation, groupsgroups)def forward(self, inputs):前向传播函数。参数:inputs: 输入张量返回:输出张量out self.dbb_origin(inputs) # 通过原始卷积和批归一化层计算输出return out # 返回输出示例使用
if name “main”:
model DiverseBranchBlock(in_channels3, out_channels16, kernel_size3)
x torch.randn(1, 3, 224, 224) # 创建一个随机输入
output model(x) # 通过模型进行前向传播
print(output.shape) # 输出形状
代码核心部分解释
transI_fusebn: 该函数用于将卷积层的权重和批归一化层的参数融合生成一个新的卷积核和偏置。这在模型推理时可以减少计算量。
conv_bn: 该函数创建一个包含卷积层和批归一化层的序列方便在模型中使用。
DiverseBranchBlock: 这是一个自定义的神经网络模块包含一个卷积层和批归一化层。其构造函数接受输入通道数、输出通道数、卷积核大小等参数并在前向传播中计算输出。
forward: 前向传播方法接受输入并通过定义的卷积层和批归一化层计算输出。
以上是对代码中最核心部分的保留和详细注释。
这个程序文件 rep_block.py 定义了一些用于构建神经网络中多样化分支模块的类和函数主要用于深度学习中的卷积神经网络CNN。文件中使用了 PyTorch 框架并实现了一些特定的卷积操作和批归一化Batch Normalization功能。
首先文件中导入了必要的库包括 torch 和 torch.nn并从其他模块中引入了一些自定义的卷积函数。接下来定义了一些转换函数例如 transI_fusebn、transII_addbranch 等这些函数主要用于处理卷积核和偏置的融合、合并等操作以便在网络推理时提高效率。
接下来定义了几个类主要包括 DiverseBranchBlock、WideDiverseBranchBlock 和 DeepDiverseBranchBlock这些类实现了不同类型的分支模块。每个模块的构造函数中都包含了多个卷积层和批归一化层的组合具体的实现细节根据输入和输出通道数、卷积核大小、步幅、填充等参数进行调整。
DiverseBranchBlock 类实现了一个多样化的分支模块支持多种卷积操作包括 1x1 卷积和 kxk 卷积。它还提供了一个 switch_to_deploy 方法用于在推理阶段将模型转换为更高效的形式减少计算量。
WideDiverseBranchBlock 类则在此基础上增加了对水平和垂直卷积的支持能够处理不同方向的卷积操作并将其结果合并到输出中。这个模块在设计上更为复杂能够处理更丰富的特征信息。
DeepDiverseBranchBlock 类是一个更深层次的模块允许用户自定义内部卷积通道数并支持在推理阶段的高效转换。
此外文件中还定义了一些辅助类如 IdentityBasedConv1x1 和 BNAndPadLayer分别用于实现带有身份映射的 1x1 卷积和结合批归一化的填充层。这些类的设计旨在增强模型的灵活性和可扩展性。
总体来说这个文件实现了一种灵活的神经网络模块设计能够根据不同的需求组合多种卷积操作并通过批归一化提高训练和推理的效率。通过这些模块用户可以方便地构建和调整深度学习模型以适应各种计算任务。
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