基于BoTNet-Transformer的改进YOLOv7的水果识别系统.zip

 # 1.研究背景与意义 随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉领域的研究也取得了巨大的进展。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它的应用范围广泛，包括智能交通、安防监控、无人驾驶等领域。而在目标检测任务中，水果识别是一个具有挑战性的问题，因为水果的形状、颜色和纹理等特征差异较大，同时水果在不同的环境下也会有不同的光照和角度变化，这给水果识别带来了一定的困难。 目前，基于深度学习的目标检测方法已经取得了显著的成果。其中，YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的目标检测算法，它通过将目标检测任务转化为一个回归问题，实现了实时的目标检测。然而，传统的YOLO算法在水果识别任务中存在一些问题，如对小尺寸目标的检测效果较差，对于水果的形状和纹理特征的学习能力有限等。 为了解决这些问题，本研究提出了一种基于BoTNet-Transformer的改进YOLOv7的水果识别系统。BoTNet-Transformer是一种新兴的深度学习模型，它结合了Bottleneck Transformer和YOLOv7的优点，能够更好地处理水果识别任务中的挑战。 首先，BoTNet-Transformer模型具有较强的特征提取能力。传统的YOLO算法主要使用卷积神经网络进行特征提取，但卷积神经网络在处理大尺寸目标和复杂纹理时存在一定的局限性。而BoTNet-Transformer模型采用了Transformer结构，能够更好地捕捉水果的全局特征和上下文信息，从而提高水果识别的准确性。 其次，BoTNet-Transformer模型能够有效地处理小尺寸目标。在水果识别任务中，一些水果可能具有较小的尺寸，传统的YOLO算法往往难以准确地检测这些小尺寸目标。而BoTNet-Transformer模型通过引入Bottleneck Transformer结构，能够更好地学习小尺寸目标的特征，提高水果识别的召回率。 此外，BoTNet-Transformer模型还具有较强的泛化能力。水果在不同的环境下可能会有不同的光照和角度变化，这给水果识别带来了一定的挑战。传统的YOLO算法往往对于光照和角度变化较为敏感，容易导致误检和漏检。而BoTNet-Transformer模型通过引入Transformer结构，能够更好地学习水果的上下文信息，提高水果识别的鲁棒性。 综上所述，基于BoTNet-Transformer的改进YOLOv7的水果识别系统具有重要的研究意义和应用价值。通过引入BoTNet-Transformer模型，可以提高水果识别的准确性、召回率和鲁棒性，进一步推动水果识别技术的发展，为智能农业、食品安全等领域提供有力的支持。 # 2.图片演示    # 3.视频演示 [基于BoTNet-Transformer的改进YOLOv7的水果识别系统_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV15g4y1o7dE/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) # 4.检测流程 YOLOv7 网络主要包含了 Input(输入)、Backbone(骨干网络)、Neck(颈部)、Head(头部)这四个部分。首先，图片经过输入部分数据增强等一系列操作进行预处理后，被送入主干网，主干网部分对处理后的图片提取特征；随后，提取到的特征经过 Neck 模块特征融合处理得到大、中、小三种尺寸的特征；最终，融合后的特征被送入检测头，经过检测之后输出得到结果。  # 5.核心代码讲解 #### 5.1 common.py ```python class MHSA(nn.Module): def __init__(self, n_dims, width=14, height=14, heads=4, pos_emb=False): super(MHSA, self).__init__() self.heads = heads self.query = nn.Conv2d(n_dims, n_dims, kernel_size=1) self.key = nn.Conv2d(n_dims, n_dims, kernel_size=1) self.value = nn.Conv2d(n_dims, n_dims, kernel_size=1) self.pos = pos_emb if self.pos: self.rel_h_weight = nn.Parameter(torch.randn([1, heads, (n_dims) // heads, 1, int(height)]), requires_grad=True) self.rel_w_weight = nn.Parameter(torch.randn([1, heads, (n_dims) // heads, int(width), 1]), requires_grad=True) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) def forward(self, x): n_batch, C, width, height = x.size() q = self.query(x).view(n_batch, self.heads, C // self.heads, -1) k = self.key(x).view(n_batch, self.heads, C // self.heads, -1) v = self.value(x).view(n_batch, self.heads, C // self.heads, -1) content_content = torch.matmul(q.permute(0, 1, 3, 2), k) c1, c2, c3, c4 = content_content.size() if self.pos: content_position = (self.rel_h_weight + self.rel_w_weight).view(1, self.heads, C // self.heads, -1).permute( 0, 1, 3, 2) content_position = torch.matmul(content_position, q) content_position = content_position if ( content_content.shape == content_position.shape) else content_position[:, :, :c3, ] assert (content_content.shape == content_position.shape) energy = content_content + content_position else: energy = content_content attention = self.softmax(energy) out = torch.matmul(v, attention.permute(0, 1, 3, 2)) out = out.view(n_batch, C, width, height) return out class BottleneckTransformer(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, stride=1, heads=4, mhsa=True, resolution=None, expansion=1): super(BottleneckTransformer, self).__init__() c_ = int(c2 * expansion) self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) if not mhsa: self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1) else: self.cv2 = nn.ModuleList() self.cv2.append(MHSA(c2, width=int(resolution[0]), height=int(resolution[1]), heads=heads)) if stride == 2: self.cv2.append(nn.AvgPool2d(2, 2)) self.cv2 = nn.Sequential(*self.cv2) self.shortcut = c1 == c2 if stride != 1 or c1 != expansion * c2: self.shortcut = nn.Sequential( nn.Conv2d(c1, expansion * c2, kernel_size=1, stride=stride), nn.BatchNorm2d(expansion * c2) ) self.fc1 = nn.Linear(c2, c2) def forward(self, x): out = x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.shortcut else self.cv2(self.cv1(x)) return out class BoT3(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, n=1, e=0.5, e2=1, w=20, h=20): super(BoT3, self).__init__() c_ = int(c2 * e) self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) self.m = nn.Sequential( *[BottleneckTransformer(c_, c_, stride=1, heads=4, mhsa=True, resolution=(w, h), expansion=e2) for _ in range(n)]) def forward(self, x): return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1)) class Conv(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p), groups=g, bias=False) self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()) def forward(self, x): return self.act(self.bn(self.conv(x))) def forward_fuse(self, x): return self.act(self.conv(x)) class DWConv(Conv): def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, act=True): super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), act=