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wordpress自定义顶部,做网站域名怎么选有利于seo,建站网页模板,怎么建设一个国外的网站大家好#xff0c;我是B站的UP主#xff1a;我喜欢吃小熊饼干。我在CSDN会写一些文章介绍我做的项目#xff0c;这些项目我都录制了详细的讲解视频#xff08;约4-6个小时的内容量#xff09;#xff0c;讲解基础知识#xff0c;环境配置#xff0c;代码使用等内容。 …大家好我是B站的UP主我喜欢吃小熊饼干。我在CSDN会写一些文章介绍我做的项目这些项目我都录制了详细的讲解视频约4-6个小时的内容量讲解基础知识环境配置代码使用等内容。详细了解请移步-目标检测合集目标检测讲解教程合集-哔哩哔哩视频https://space.bilibili.com/284801305/lists几分钟快速预览项目效果的演示视频道路缺陷检测演示视频-哔哩哔哩视频https://www.bilibili.com/video/BV1yXn4zWEYW​​​​​详细的讲解视频合集合集第一集主要讲对整个教程的介绍深度学习项目的基本做法和基本概念。然后介绍具体该项目的基本做法。如何去扩张项目增加更多的内容。这里不会涉及到代码纯从项目的做法的角度以PPT讲解的方式带大家入门建立深度学习的基本概念合集第二集毕设选题指导毕设服务等内容合集第三集从代码使用和演示的角度介绍项目的内容。科普深度学习环境配置的知识如何配置项目如何使用项目更换数据集训练完成特定的课题。合集第四集讲解文档相关的内容开题报告、开题ppt、开题答辩论文写作论文答辩等​​​第一集和第三集比较重要可以整体看下这两个视频。下面我用文字介绍一下项目的内容项目的背景意义在交通强国建设推进与社会治理精细化发展的背景下道路作为支撑社会运转的“血管”其完好程度直接关系到交通运行安全、公众出行体验与社会秩序稳定。道路病害如裂缝、坑槽、沉陷等看似微小却暗藏重大安全隐患不仅会加剧车辆损耗、降低通行效率更可能引发车辆爆胎、失控等交通事故造成人员伤亡与财产损失进而诱发交通拥堵、纠纷争执等连锁问题对社会稳定构成潜在威胁。尤其在城市主干道、城乡结合部等交通密集区域道路病害的滞后处置易引发公众对交通管理的不满情绪影响社会治理的公信力。然而传统道路缺陷检测依赖人工巡检与定期排查存在显著局限人工巡检受天气、光照等环境因素影响大对细微病害的识别能力有限且效率低下难以实现大范围道路的全覆盖、高频次监测定期排查模式具有滞后性往往在病害发展到严重阶段才被发现错失了早期修复的最佳时机这些不足既削弱了道路养护的及时性也为交通安全与社会稳定埋下隐患。深度学习技术的突破为道路缺陷检测提供了革新路径YOLO模型凭借“实时响应、精准定位、复杂场景适配”的核心优势成为破解传统检测困境的关键技术支撑。其通过卷积神经网络可快速捕捉道路病害的形态特征、纹理差异与空间分布即便在车辆遮挡、光影交错的复杂交通场景中也能精准识别病害类型并定位位置突破了传统检测“效率低、漏判率高、响应滞后”的瓶颈。对于深度学习方向的毕业设计而言基于YOLO模型的道路缺陷检测项目不仅是算法理论与工程实践的深度融合更承载着用技术守护交通安全、夯实社会稳定根基的重要使命搭建起学术研究与交通治理的紧密桥梁。从实践意义来看项目围绕道路检测的核心痛点展开技术探索通过优化YOLO模型网络结构提升对微小病害、早期隐患的识别精度借助数据增强技术增强算法对不同路面类型、气候条件的适应性构建“病害识别-风险分级-养护指引”的技术体系。这些探索不仅深化了目标检测算法在交通工程场景的应用认知更培养了面向实际工程需求的技术研发能力为道路养护智能化技术的迭代积累了宝贵经验。从社会稳定保障层面项目成果的价值尤为突出在安全防控端精准高效的病害检测能实现“早发现、早预警、早修复”从源头减少交通事故发生为公众出行筑牢安全防线降低因事故引发的社会矛盾在交通治理端技术赋能推动道路养护从“被动修复”转向“主动预防”提升养护效率与资金使用效益减少因道路维修导致的交通拥堵保障社会运转有序在公众感知端可靠的道路质量保障能增强公众出行的安全感与满意度提升对交通管理部门的信任度营造和谐稳定的社会氛围。此外项目所形成的“算法适配工程场景-技术解决养护难题-安全保障社会稳定”的思路也为桥梁、隧道等其他交通基础设施的检测提供参考推动交通治理体系的智能化升级。长远而言基于YOLO模型的道路缺陷检测技术不仅是道路养护领域的重要升级更是维护社会稳定的关键技术支撑。作为毕业设计其研究过程与成果既能为学术领域贡献工程检测场景下的算法实践经验更能以技术力量守护交通“生命线”让道路更安全、出行更安心、社会更有序兼具显著的学术价值、实践价值与保障社会稳定的核心价值。项目的技术路线图​​​​项目的数据集信息如下AlligatorCracking: 1470 皲裂LateralCracking: 2002 横裂LongitudinalCracking: 3378 纵裂Pothole: 4254 坑洞类别数量 4项目里实现了多种目标检测YOLO模型1.YOLOV52.YOLOV83.YOLOV104.YOLOV11并且对YOLO模型做了优化改进在我的设计的项目里一般结构如下​​​​​DateSet: 数据集相关的内容WindowGUI演示系统Window2GUI演示系统提供了2种风格的演示系统选择其中一种使用就行YOLOV5YOLOV5模型代码YOLOV8YOLOV8模型代码YOLOV10YOLOV10模型代码YOLOV11YOLOV11模型代码YOLOV11_ImproveYOLOV11模型和改进优化的内容改进说明如下改进点1使用深度学习可分离DWConV卷积代替主干网络中的传统卷积减小参数量和计算量使得模型轻量化。常用的轻量化模型 MobileNet 核心就是这个论文题目MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications改进点2添加全维度动态卷积模块Omni-dimensional Dynamic ConvolutionODConvclass ODConv2d(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride1, padding1, dilation1, groups1, reduction0.0625, kernel_num4): super(ODConv2d, self).__init__() in_planes in_planes self.in_planes in_planes self.out_planes out_planes self.kernel_size kernel_size self.stride stride self.padding padding self.dilation dilation self.groups groups self.kernel_num kernel_num self.attention Attention(in_planes, out_planes, kernel_size, groupsgroups, reductionreduction, kernel_numkernel_num) self.weight nn.Parameter(torch.randn(kernel_num, out_planes, in_planes // groups, kernel_size, kernel_size), requires_gradTrue) self._initialize_weights() if self.kernel_size 1 and self.kernel_num 1: self._forward_impl self._forward_impl_pw1x else: self._forward_impl self._forward_impl_common def _initialize_weights(self): for i in range(self.kernel_num): nn.init.kaiming_normal_(self.weight[i], modefan_out, nonlinearityrelu) def update_temperature(self, temperature): self.attention.update_temperature(temperature) def _forward_impl_common(self, x): # Multiplying channel attention (or filter attention) to weights and feature maps are equivalent, # while we observe that when using the latter method the models will run faster with less gpu memory cost. channel_attention, filter_attention, spatial_attention, kernel_attention self.attention(x) batch_size, in_planes, height, width x.size() x x * channel_attention x x.reshape(1, -1, height, width) aggregate_weight spatial_attention * kernel_attention * self.weight.unsqueeze(dim0) aggregate_weight torch.sum(aggregate_weight, dim1).view( [-1, self.in_planes // self.groups, self.kernel_size, self.kernel_size]) output F.conv2d(x, weightaggregate_weight, biasNone, strideself.stride, paddingself.padding, dilationself.dilation, groupsself.groups * batch_size) output output.view(batch_size, self.out_planes, output.size(-2), output.size(-1)) output output * filter_attention return output def _forward_impl_pw1x(self, x): channel_attention, filter_attention, spatial_attention, kernel_attention self.attention(x) x x * channel_attention output F.conv2d(x, weightself.weight.squeeze(dim0), biasNone, strideself.stride, paddingself.padding, dilationself.dilation, groupsself.groups) output output * filter_attention return output def forward(self, x): return self._forward_impl(x)全维度动态卷积Omni-dimensional Dynamic ConvolutionODConv算法是一种新型的卷积神经网络CNN架构。它通过动态调整卷积核的形状和大小以适应不同的输入数据维度从而提高模型的灵活性和性能。灵活性ODConv能够根据输入数据的维度动态调整卷积核使得模型能够处理不同形状和大小的输入数据。性能提升通过动态调整卷积核ODConv能够更好地捕捉输入数据的特征从而提高模型的性能。在配置文件中用C_OD代替原来的C3k2实现全维度动态卷积Omni-dimensional Dynamic ConvolutionODConv代替原来的传统卷积模块总结结合具体的检测场景去写如果说场景里面有明显小目标的可以倾向于写提升小目标特征提取能力如果没有明显的小目标的可以说提升模型的多尺度特征提取能力。改进点3添加卷积和注意力融合模块CAFM提升小目标和遮挡检测能力CAFM 旨在融合卷积神经网络CNNs和 Transformer 的优势通过结合局部特征捕捉能力卷积操作和全局特征提取能力注意力机制对图像的全局和局部特征进行有效建模以提升检测效果。在配置文件中主干网络部分用C_AT 代替原来的C3k2总结增强特征提取通过结合卷积操作和注意力机制CAFM能够有效捕捉局部和全局信息。卷积操作擅长处理局部特征而注意力机制则善于建模全局信息。改进信息嵌入CAFM可以高效地在输入数据的不同部分之间进行信息嵌入和特征融合从而对输入特征有更全面的理解。提升遮挡检测的能力双向信息流CAFM构建了双向信息流桥梁允许输入数据的不同部分之间进行信息嵌入和特征融合增强了模型的整体性能。可以往场景中目标存在一些遮挡的情况往提升遮挡情况下的性能这方面编。如果没有遮挡就直接说它提升模型的特征融合能力增强性能class Bottleneck_AT(nn.Module): Standard bottleneck. def __init__(self, c1, c2, shortcutTrue, g1, k(3, 3), e0.5): Initializes a standard bottleneck module with optional shortcut connection and configurable parameters. super().__init__() c_ int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 Attention(c1) self.cv2 Conv(c_, c2, k[1], 1, gg) self.add shortcut and c1 c2 def forward(self, x): Applies the YOLO FPN to input data. return x self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) class C_AT(nn.Module): Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions. def __init__(self, c1, c2, n1, shortcutFalse, g1, e0.5): Initializes a CSP bottleneck with 2 convolutions and n Bottleneck blocks for faster processing. super().__init__() self.c int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 Conv(c1, 2 * self.c, 1, 1) self.cv2 Conv((2 n) * self.c, c2, 1) # optional actFReLU(c2) self.m nn.ModuleList(Bottleneck_AT(self.c, self.c, shortcut, g, k((3, 3), (3, 3)), e1.0) for _ in range(n)) def forward(self, x): Forward pass through C2f layer. y list(self.cv1(x).chunk(2, 1)) y.extend(m(y[-1]) for m in self.m) return self.cv2(torch.cat(y, 1)) def forward_split(self, x): Forward pass using split() instead of chunk(). y list(self.cv1(x).split((self.c, self.c), 1)) y.extend(m(y[-1]) for m in self.m) return self.cv2(torch.cat(y, 1))改进点4使用自适应阈值焦点损失ATFL函数自适应阈值焦点损失ATFL是一种动态调整损失权重的损失函数旨在通过降低易分类样本的影响增强对难分类样本的关注从而提升目标检测和分割任务中的模型性能。在类别不平衡的情况下比较有效。ATFL 主要有以下几个特点自适应性ATFL 根据每个样本的特征和模型的输出自适应地调整损失权重。它能够动态地根据预测结果和真实标签之间的差异调整阈值使得模型在训练时更加关注难以分类的样本。焦点机制通过引入焦点机制ATFL 在处理易分类和难分类样本时降低了易分类样本的影响力同时增强了对难分类样本的关注。这种机制有助于提升模型的整体性能尤其是在类别不平衡的情况下。阈值调整ATFL 引入了自适应阈值能够针对每个样本计算一个合适的阈值以决定如何加权损失。这种方式使得损失函数能够更好地反映出样本的重要性。增强学习能力ATFL 通过优化的损失计算方式使得模型能够更快地学习到有价值的特征从而提升了训练的效率和效果。这里是对损失函数的改进所以在代码里不用修改配置文件yaml文件总结如果你的样本量分布不平衡就说这个ATFL针对这个围绕这个编加了以后的优点。如果样本比较平衡就不提分布问题直接说ATFL通过降低易分类样本的影响增强对难分类样本的关注从而提升目标检测和分割任务中的模型性能。训练完模型会得到训练日志。里面有结果图片部分展示如下训练完多个模型后可以做对比实验通过写代码可以制作对比曲线图和柱状图项目的最终实验效果如下最后基于Python的PYQT5框架制作最终的GUI演示系统。实现对图片视频摄像头等多种输入的检测。提供两种不同的风格供选择另外一个不用的话直接删除就行。第一种第二种本项目包含1.多模型的对比实验和图表丰富了项目的内容。2. 模型的优化改进实现项目的创新。3. 多种实验分析拓展的项目的深度和内容量4.实现了最终的演示系统实现了项目的落地和应用。​​​​​