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骨折作为一种常见的骨骼损伤#xff0c;其诊断和治疗对患者的康复至关重要。传统的骨折检测方法主要依赖于医生的经验和影像学检查#xff0c;如X光、CT等#xff0c;这不仅耗时#xff0c;而且容易受到主观因素的影响。随着计算机视觉和深度学习技术的迅猛发展其诊断和治疗对患者的康复至关重要。传统的骨折检测方法主要依赖于医生的经验和影像学检查如X光、CT等这不仅耗时而且容易受到主观因素的影响。随着计算机视觉和深度学习技术的迅猛发展基于人工智能的自动化骨折检测系统逐渐成为研究热点。特别是YOLOYou Only Look Once系列模型因其高效的实时检测能力已被广泛应用于各类物体检测任务中。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型构建一个高效的骨折检测系统。我们采用了一个包含4000张图像的数据集专注于骨骼类别的检测。该数据集经过精心标注确保了模型训练的准确性和有效性。通过对YOLOv11模型的改进我们希望在检测精度和速度上实现显著提升以满足临床应用的需求。
在骨折检测领域准确的早期诊断可以显著提高治疗效果减少并发症的发生。我们的研究不仅有助于提高骨折检测的自动化水平还能为医生提供辅助决策支持减轻其工作负担。此外基于深度学习的骨折检测系统能够通过不断学习和优化适应不同类型的骨折情况从而在实际应用中展现出更强的灵活性和适应性。
总之基于改进YOLOv11的骨折检测系统的研究不仅具有重要的学术价值也对临床医学实践具有深远的影响。通过提高骨折检测的效率和准确性我们期望为患者提供更优质的医疗服务推动骨科领域的技术进步。
图片效果数据集信息
本项目数据集信息介绍
本项目旨在开发和改进基于YOLOv11的骨折检测系统为此我们构建了一个专门的数据集以支持深度学习模型的训练和评估。该数据集的核心主题为“Convert COCO JSON to Yolov7 TXT”通过这一过程我们将COCO格式的数据转换为YOLO所需的TXT格式以便于更高效地进行模型训练和推理。数据集中包含的类别数量为1具体类别为“bone”这表明我们的模型专注于识别和检测骨折相关的图像信息。
在数据集的构建过程中我们精心挑选了大量的医学影像数据包括X光片、CT扫描图像等这些图像均标注了骨折的具体位置和类型。通过对这些数据的标注我们确保了模型能够学习到骨折的特征从而在实际应用中实现高效、准确的检测。为了提高模型的泛化能力我们的数据集涵盖了不同类型的骨折包括但不限于横断骨折、斜骨折和粉碎骨折等。这种多样性使得模型在面对不同病例时能够更好地适应和识别。
此外为了增强数据集的鲁棒性我们还进行了数据增强处理包括旋转、缩放、翻转等操作。这些处理不仅丰富了数据集的多样性还有效提升了模型在真实场景中的表现。通过对数据集的不断优化和扩充我们期望最终构建出一个能够在临床环境中提供高效、准确骨折检测的系统为医疗工作者提供有力的支持提升骨折诊断的效率和准确性。核心代码
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
from torch.autograd import Function
import pywt
创建小波滤波器
def create_wavelet_filter(wave, in_size, out_size, typetorch.float):
# 使用pywt库创建小波对象
w pywt.Wavelet(wave)
# 获取小波的分解高通和低通滤波器并反转
dec_hi torch.tensor(w.dec_hi[::-1], dtypetype)
dec_lo torch.tensor(w.dec_lo[::-1], dtypetype)
# 创建分解滤波器
dec_filters torch.stack([dec_lo.unsqueeze(0) * dec_lo.unsqueeze(1),dec_lo.unsqueeze(0) * dec_hi.unsqueeze(1),dec_hi.unsqueeze(0) * dec_lo.unsqueeze(1),dec_hi.unsqueeze(0) * dec_hi.unsqueeze(1)
], dim0)# 扩展滤波器以适应输入通道数
dec_filters dec_filters[:, None].repeat(in_size, 1, 1, 1)# 获取重构高通和低通滤波器并反转
rec_hi torch.tensor(w.rec_hi[::-1], dtypetype).flip(dims[0])
rec_lo torch.tensor(w.rec_lo[::-1], dtypetype).flip(dims[0])# 创建重构滤波器
rec_filters torch.stack([rec_lo.unsqueeze(0) * rec_lo.unsqueeze(1),rec_lo.unsqueeze(0) * rec_hi.unsqueeze(1),rec_hi.unsqueeze(0) * rec_lo.unsqueeze(1),rec_hi.unsqueeze(0) * rec_hi.unsqueeze(1)
], dim0)# 扩展滤波器以适应输出通道数
rec_filters rec_filters[:, None].repeat(out_size, 1, 1, 1)return dec_filters, rec_filters小波变换函数
def wavelet_transform(x, filters):
b, c, h, w x.shape # 获取输入的形状
pad (filters.shape[2] // 2 - 1, filters.shape[3] // 2 - 1) # 计算填充
# 进行2D卷积操作进行小波变换
x F.conv2d(x, filters.to(x.dtype).to(x.device), stride2, groupsc, paddingpad)
x x.reshape(b, c, 4, h // 2, w // 2) # 重新调整形状
return x
逆小波变换函数
def inverse_wavelet_transform(x, filters):
b, c, _, h_half, w_half x.shape # 获取输入的形状
pad (filters.shape[2] // 2 - 1, filters.shape[3] // 2 - 1) # 计算填充
x x.reshape(b, c * 4, h_half, w_half) # 重新调整形状
# 进行转置卷积操作进行逆小波变换
x F.conv_transpose2d(x, filters.to(x.dtype).to(x.device), stride2, groupsc, paddingpad)
return x
定义小波变换的类
class WaveletTransform(Function):
staticmethod
def forward(ctx, input, filters):
ctx.filters filters # 保存滤波器
with torch.no_grad():
x wavelet_transform(input, filters) # 进行小波变换
return x
staticmethod
def backward(ctx, grad_output):grad inverse_wavelet_transform(grad_output, ctx.filters) # 计算梯度return grad, None定义卷积层类
class WTConv2d(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size5, stride1, biasTrue, wt_levels1, wt_type‘db1’):
super(WTConv2d, self).init()assert in_channels out_channels # 输入通道数和输出通道数必须相等self.in_channels in_channelsself.wt_levels wt_levelsself.stride stride# 创建小波滤波器self.wt_filter, self.iwt_filter create_wavelet_filter(wt_type, in_channels, in_channels, torch.float)self.wt_filter nn.Parameter(self.wt_filter, requires_gradFalse) # 不需要训练的小波滤波器self.iwt_filter nn.Parameter(self.iwt_filter, requires_gradFalse) # 不需要训练的逆小波滤波器# 基础卷积层self.base_conv nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size, paddingsame, stride1, groupsin_channels, biasbias)def forward(self, x):# 进行小波变换和逆小波变换的前向传播# 省略具体实现细节return x # 返回输出代码核心部分解释
创建小波滤波器create_wavelet_filter 函数用于生成小波变换和逆变换所需的滤波器。
小波变换和逆变换wavelet_transform 和 inverse_wavelet_transform 函数实现了小波变换和逆变换的核心操作。
小波变换类WaveletTransform 类定义了小波变换的前向和反向传播方法。
卷积层WTConv2d 类是一个自定义的卷积层结合了小波变换的特性能够在卷积操作中使用小波变换。
这个程序文件 wtconv2d.py 实现了一个基于小波变换的二维卷积层名为 WTConv2d。该文件主要使用 PyTorch 框架结合小波变换来处理输入数据提供了一种新的卷积操作方式。
首先文件导入了必要的库包括 PyTorch 的核心库、神经网络模块、功能模块以及小波变换库 pywt。接着定义了一个函数 create_wavelet_filter该函数用于创建小波变换的滤波器。它接受小波类型、输入通道数和输出通道数作为参数并生成相应的滤波器。滤波器分为降采样和重构两种分别用于小波变换和逆小波变换。
接下来定义了两个函数 wavelet_transform 和 inverse_wavelet_transform分别用于执行小波变换和逆小波变换。这两个函数使用了 PyTorch 的卷积操作处理输入张量并返回变换后的结果。
随后定义了两个类 WaveletTransform 和 InverseWaveletTransform这两个类继承自 Function实现了小波变换和逆小波变换的前向和反向传播。它们的 forward 方法调用了之前定义的变换函数而 backward 方法则计算梯度。
在 WTConv2d 类中构造函数初始化了输入和输出通道数、小波变换的层数、步幅等参数。通过调用 create_wavelet_filter 函数生成小波滤波器并将其转化为不可训练的参数。接着初始化了小波变换和逆小波变换的函数并创建了基础卷积层和一系列小波卷积层。
在 forward 方法中首先对输入数据进行小波变换分离出低频和高频成分。然后依次通过每一层的小波卷积处理这些成分并在最后进行逆小波变换重构出输出数据。最后基础卷积层的输出与小波卷积的输出相加得到最终结果。
此外文件中还定义了一个 _ScaleModule 类用于对输入进行缩放操作确保输出的数值范围适合后续处理。
总体来说这个程序文件实现了一个结合小波变换的卷积神经网络层能够在卷积操作中引入频域信息从而可能提高模型对特征的提取能力。
10.4 VanillaNet.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
from timm.layers import weight_init
定义激活函数类继承自ReLU
class activation(nn.ReLU):
def init(self, dim, act_num3, deployFalse):
super(activation, self).init()
self.deploy deploy # 是否处于部署模式
# 初始化权重和偏置
self.weight torch.nn.Parameter(torch.randn(dim, 1, act_num2 1, act_num2 1))
self.bias None
self.bn nn.BatchNorm2d(dim, eps1e-6) # 批归一化
self.dim dim
self.act_num act_num
weight_init.trunc_normal_(self.weight, std.02) # 权重初始化
def forward(self, x):# 前向传播if self.deploy:# 在部署模式下直接进行卷积return torch.nn.functional.conv2d(super(activation, self).forward(x), self.weight, self.bias, padding(self.act_num*2 1)//2, groupsself.dim)else:# 否则先进行批归一化再卷积return self.bn(torch.nn.functional.conv2d(super(activation, self).forward(x),self.weight, paddingself.act_num, groupsself.dim))def switch_to_deploy(self):# 切换到部署模式if not self.deploy:kernel, bias self._fuse_bn_tensor(self.weight, self.bn) # 融合权重和偏置self.weight.data kernelself.bias torch.nn.Parameter(torch.zeros(self.dim))self.bias.data biasself.__delattr__(bn) # 删除bn属性self.deploy Trueclass Block(nn.Module):
def init(self, dim, dim_out, act_num3, stride2, deployFalse):
super().init()
self.deploy deploy
# 根据是否部署选择不同的卷积结构
if self.deploy:
self.conv nn.Conv2d(dim, dim_out, kernel_size1)
else:
self.conv1 nn.Sequential(
nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size1),
nn.BatchNorm2d(dim, eps1e-6),
)
self.conv2 nn.Sequential(
nn.Conv2d(dim, dim_out, kernel_size1),
nn.BatchNorm2d(dim_out, eps1e-6)
)
# 池化层的选择
self.pool nn.MaxPool2d(stride) if stride ! 1 else nn.Identity()
self.act activation(dim_out, act_num) # 激活函数
def forward(self, x):# 前向传播if self.deploy:x self.conv(x)else:x self.conv1(x)x F.leaky_relu(x, negative_slope1) # 使用Leaky ReLU激活x self.conv2(x)x self.pool(x) # 池化x self.act(x) # 激活return xclass VanillaNet(nn.Module):
def init(self, in_chans3, num_classes1000, dims[96, 192, 384, 768],
drop_rate0, act_num3, strides[2,2,2,1], deployFalse):
super().init()
self.deploy deploy
# 定义网络的stem部分
if self.deploy:
self.stem nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size4, stride4),
activation(dims[0], act_num)
)
else:
self.stem1 nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_chans, dims[0], kernel_size4, stride4),
nn.BatchNorm2d(dims[0], eps1e-6),
)
self.stem2 nn.Sequential(
nn.Conv2d(dims[0], dims[0], kernel_size1, stride1),
nn.BatchNorm2d(dims[0], eps1e-6),
activation(dims[0], act_num)
)self.stages nn.ModuleList() # 存储网络的各个阶段for i in range(len(strides)):stage Block(dimdims[i], dim_outdims[i1], act_numact_num, stridestrides[i], deploydeploy)self.stages.append(stage) # 添加Block到网络中def forward(self, x):# 前向传播if self.deploy:x self.stem(x)else:x self.stem1(x)x F.leaky_relu(x, negative_slope1)x self.stem2(x)for stage in self.stages:x stage(x) # 通过每个Blockreturn x创建模型的函数
def vanillanet_10(pretrained‘’, **kwargs):
model VanillaNet(dims[1284, 1284, 2564, 5124, 5124, 5124, 5124, 10244], strides[1,2,2,1,1,1,2,1], **kwargs)
if pretrained:
weights torch.load(pretrained)[‘model_ema’]
model.load_state_dict(weights) # 加载预训练权重
return model
if name ‘main’:
inputs torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
model vanillanet_10() # 创建模型
pred model(inputs) # 进行预测
for i in pred:
print(i.size()) # 输出每一层的输出尺寸
代码说明
激活函数类 (activation)定义了一个自定义的激活函数类支持批归一化和卷积操作能够在部署模式下优化性能。
Block 类定义了网络的基本构建块包含卷积、批归一化、激活函数和池化操作。
VanillaNet 类构建整个网络结构包含输入层、多个Block和输出层。
模型创建函数提供了创建不同配置的VanillaNet模型的功能并支持加载预训练权重。
主程序生成随机输入并通过模型进行前向传播输出每一层的输出尺寸。
该程序文件VanillaNet.py实现了一个名为VanillaNet的深度学习模型主要用于图像处理任务。程序首先引入了必要的库包括PyTorch和一些用于模型初始化和操作的工具。
文件开头包含版权信息和许可声明表明该程序是自由软件可以在MIT许可证下进行修改和再分发。接下来定义了一些全局变量表示不同版本的VanillaNet模型。
在程序中定义了一个名为activation的类继承自nn.ReLU用于实现带有可学习参数的激活函数。该类的构造函数中初始化了权重和偏置并定义了前向传播方法。在前向传播中如果处于部署模式则使用卷积操作否则使用批归一化。该类还提供了一个方法用于将批归一化与卷积层融合以便在推理时提高效率。
接着定义了一个Block类表示网络中的基本构建块。每个Block包含两个卷积层和一个激活函数。构造函数中根据是否处于部署模式选择不同的卷积层结构并根据步幅选择池化层。前向传播方法中依次执行卷积、激活和池化操作。Block类也提供了与activation类类似的融合方法和切换到部署模式的方法。
VanillaNet类是整个模型的核心包含多个Block和一个初始卷积层。构造函数中根据输入通道数、类别数、维度、丢弃率、激活函数数量、步幅等参数初始化网络结构。该类还定义了权重初始化方法和前向传播方法。在前向传播中模型会根据输入大小生成特征图并在不同的尺度上提取特征。
此外程序中还定义了一些辅助函数例如update_weight用于更新模型权重确保模型的权重与加载的权重形状一致。接下来定义了一系列函数如vanillanet_5到vanillanet_13_x1_5_ada_pool用于创建不同配置的VanillaNet模型并支持加载预训练权重。
最后在文件的主程序部分创建了一个随机输入并实例化了一个VanillaNet模型进行前向传播并打印输出特征图的尺寸。这部分代码可以用于测试模型的基本功能。
总体来说该程序实现了一个灵活的深度学习模型结构允许用户根据需求调整模型的层数、维度和其他参数并支持在推理时的优化。
源码文件源码获取
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