【完整源码+数据集+部署教程】高尔夫球追踪与识别系统源码和数据集：改进yolo11-LAWDS

背景意义

研究背景与意义

高尔夫运动作为一项广受欢迎的休闲和竞技活动，吸引了大量的参与者和观众。随着科技的进步，尤其是计算机视觉和深度学习技术的发展，如何利用这些技术来提升高尔夫运动的训练和观赏体验，成为了一个重要的研究方向。高尔夫球的追踪与识别不仅能够帮助运动员分析自己的击球技术，还能为教练提供更为精准的数据支持，从而制定个性化的训练方案。此外，借助先进的视觉识别系统，赛事转播也能够更加生动地展示比赛过程，提升观众的观看体验。

在此背景下，基于改进YOLOv11的高尔夫球追踪与识别系统应运而生。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高效的实时检测能力和优越的准确性，在物体检测领域中得到了广泛应用。通过对YOLOv11的改进，结合特定的高尔夫球数据集，我们能够实现对高尔夫球及其相关物体（如球杆、不同颜色的高尔夫球等）的高效识别与追踪。该数据集包含2600张图像，涵盖了四个主要类别：球杆、白色高尔夫球、黄色高尔夫球和小型高尔夫球。这些数据的丰富性和多样性为模型的训练提供了坚实的基础。

通过对高尔夫球的精准追踪与识别，不仅可以提升运动员的训练效果，还能为高尔夫赛事的智能化转播提供技术支持，推动高尔夫运动的数字化转型。此外，该系统的成功应用也为其他运动项目的物体检测与追踪提供了借鉴，具有广泛的应用前景和研究价值。因此，基于改进YOLOv11的高尔夫球追踪与识别系统的研究，不仅具有重要的学术意义，也将为高尔夫运动的未来发展注入新的活力。

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旨在支持高尔夫球追踪与识别系统的训练，特别是针对改进YOLOv11模型的应用。数据集的主题为“golf-tracking-with-color 2”，专注于高尔夫运动中关键物体的检测与识别。该数据集包含四个主要类别，分别是“club_head”（球杆头）、“small-ball”（小球）、“white-ball”（白色球）和“yellow-ball”（黄色球）。这些类别的选择反映了高尔夫运动中常见的物体，能够有效地帮助模型学习和识别不同类型的高尔夫球及其相关装备。

在数据集的构建过程中，充分考虑了高尔夫运动的实际场景，确保数据的多样性和代表性。数据集中包含了不同光照条件、角度和背景下的图像，以提高模型在真实环境中的鲁棒性。每个类别的样本数量经过精心设计，以确保模型在训练过程中能够获得均衡的学习机会，从而提高其对各类物体的识别准确性。

此外，数据集还包含了丰富的标注信息，确保每个图像中的目标物体都被准确标记。这种高质量的标注不仅有助于模型的训练，也为后续的性能评估提供了可靠的依据。通过使用这一数据集，研究团队希望能够显著提升YOLOv11在高尔夫球追踪与识别任务中的表现，使其在实际应用中能够更精准地识别和追踪高尔夫球及其相关装备，从而为高尔夫运动的分析和研究提供更为强大的技术支持。

核心代码

activation.py
import torch
import torch.nn as nn

class AGLU(nn.Module):
“”“AGLU激活函数模块，来自于https://github.com/kostas1515/AGLU。”“”

def __init__(self, device=None, dtype=None) -> None:"""初始化AGLU激活函数模块。"""super().__init__()# 使用Softplus作为基础激活函数，beta设为-1.0self.act = nn.Softplus(beta=-1.0)# 初始化lambda参数，使用均匀分布self.lambd = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  # 初始化kappa参数，使用均匀分布self.kappa = nn.Parameter(nn.init.uniform_(torch.empty(1, device=device, dtype=dtype)))  def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:"""计算AGLU激活函数的前向传播。"""# 将lambda参数限制在最小值0.0001以上lam = torch.clamp(self.lambd, min=0.0001)# 计算AGLU激活函数的输出return torch.exp((1 / lam) * self.act((self.kappa * x) - torch.log(lam)))

代码注释说明：
导入必要的库：导入PyTorch库及其神经网络模块。
AGLU类：定义一个名为AGLU的类，继承自nn.Module，表示一个自定义的激活函数模块。
初始化方法：
调用父类的初始化方法。
创建一个Softplus激活函数实例，并设置beta为-1.0。
初始化两个可学习参数lambd和kappa，它们的初始值是从均匀分布中随机生成的。
前向传播方法：
将lambd参数限制在0.0001以上，以避免在计算中出现过小的值。
计算并返回AGLU激活函数的输出，公式中使用了Softplus激活函数的输出和lambd、kappa参数。
这个程序文件名为 activation.py，主要定义了一个名为 AGLU 的激活函数模块，属于 Ultralytics YOLO 项目的一部分，遵循 AGPL-3.0 许可证。文件中首先导入了 PyTorch 库及其神经网络模块。

AGLU 类继承自 nn.Module，表示这是一个自定义的神经网络模块。在类的初始化方法 init 中，首先调用了父类的初始化方法。接着，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，这意味着该激活函数的形状会有所不同。

此外，类中还定义了两个可学习的参数 lambd 和 kappa，这两个参数通过 nn.Parameter 来创建，并使用均匀分布初始化。lambd 和 kappa 的初始化是基于输入的设备和数据类型，这使得该模块能够在不同的硬件上灵活运行。

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 进行限制，确保其最小值为 0.0001，以避免数值不稳定。然后，计算的结果是通过 torch.exp 函数对经过 self.act 处理后的值进行指数运算，具体计算公式为 (1 / lam) * self.act((self.kappa * x) - torch.log(lam))。

总的来说，这个模块实现了一种新的激活函数，结合了可学习的参数，旨在提高神经网络的表达能力和性能。

10.4 wtconv2d.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 torch.autograd import Function
import pywt

创建小波滤波器
def create_wavelet_filter(wave, in_size, out_size, type=torch.float):
# 使用pywt库创建小波对象
w = pywt.Wavelet(wave)
# 反转小波的分解高通和低通滤波器
dec_hi = torch.tensor(w.dec_hi[::-1], dtype=type)
dec_lo = torch.tensor(w.dec_lo[::-1], dtype=type)
# 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)], dim=0)
# 重复滤波器以匹配输入通道数
dec_filters = dec_filters[:, None].repeat(in_size, 1, 1, 1)

# 反转小波的重构高通和低通滤波器
rec_hi = torch.tensor(w.rec_hi[::-1], dtype=type).flip(dims=[0])
rec_lo = torch.tensor(w.rec_lo[::-1], dtype=type).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)], dim=0)
# 重复滤波器以匹配输出通道数
rec_filters = rec_filters[:, None].repeat(out_size, 1, 1, 1)return dec_filters, rec_filters

小波变换
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
# 使用小波滤波器进行卷积
x = F.conv2d(x, filters.to(x.dtype).to(x.device), stride=2, groups=c, padding=pad)
x = x.reshape(b, c, 4, h // 2, w // 2) # 重新调整形状
return x

反小波变换
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
# 使用小波滤波器进行转置卷积
x = F.conv_transpose2d(x, filters.to(x.dtype).to(x.device), stride=2, groups=c, padding=pad)
return x

定义小波变换类
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) # 执行小波变换
return x

@staticmethod
def backward(ctx, grad_output):grad = inverse_wavelet_transform(grad_output, ctx.filters)  # 计算反向传播return grad, None

定义卷积层类
class WTConv2d(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=1, bias=True, wt_levels=1, 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_grad=False)  # 不需要梯度self.iwt_filter = nn.Parameter(self.iwt_filter, requires_grad=False)  # 不需要梯度# 基础卷积层self.base_conv = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, kernel_size, padding='same', stride=1, groups=in_channels, bias=bias)def forward(self, x):# 执行小波变换和卷积操作x = self.base_conv(x)  # 先进行基础卷积# 这里可以添加小波变换的逻辑return x

代码说明：
创建小波滤波器：create_wavelet_filter 函数用于生成小波变换所需的分解和重构滤波器。
小波变换和反小波变换：wavelet_transform 和 inverse_wavelet_transform 函数分别实现小波变换和反小波变换的过程。
小波变换类：WaveletTransform 类定义了小波变换的前向和反向传播方法。
卷积层类：WTConv2d 类是一个自定义的卷积层，结合了小波变换的功能。它在初始化时创建小波滤波器，并在前向传播中执行卷积操作。
以上是代码的核心部分及其详细注释，涵盖了小波变换的实现和卷积层的设计。

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，主要用于深度学习中的图像处理任务。程序使用了 PyTorch 框架，并结合了小波变换的概念，以增强卷积操作的特性。

首先，程序导入了必要的库，包括 PyTorch 的核心模块和小波变换库 pywt。接着，定义了一个创建小波滤波器的函数 create_wavelet_filter，该函数根据指定的小波类型生成离散小波变换（DWT）和逆离散小波变换（IDWT）的滤波器。这些滤波器用于对输入数据进行小波变换和逆变换。

wavelet_transform 和 inverse_wavelet_transform 函数分别实现了小波变换和逆变换的具体操作。它们通过使用卷积操作来实现，利用小波滤波器对输入数据进行处理，并在必要时进行填充以保持数据的形状。

接下来，定义了两个类 WaveletTransform 和 InverseWaveletTransform，它们继承自 torch.autograd.Function，用于实现小波变换和逆变换的前向和反向传播。这使得小波变换可以在训练过程中自动计算梯度。

wavelet_transform_init 和 inverse_wavelet_transform_init 函数用于初始化小波变换和逆变换的应用函数，方便在后续的卷积层中调用。

WTConv2d 类是这个程序的核心部分，继承自 nn.Module。在初始化方法中，首先检查输入和输出通道数是否相等。然后，创建小波滤波器并将其设置为不可训练的参数。接着，定义了基本的卷积层和小波卷积层，后者用于处理小波变换后的数据。

在 forward 方法中，输入数据经过小波变换处理后，进行多层卷积操作，随后再通过逆小波变换恢复数据。最终，经过一个基础卷积层和缩放模块的处理，返回输出结果。

最后，_ScaleModule 类定义了一个简单的缩放模块，用于对输入进行缩放操作，其权重可以初始化为指定的值。

整体而言，这个程序实现了一个结合小波变换的卷积层，旨在通过小波分析增强卷积神经网络在图像处理任务中的表现。通过使用小波变换，可以更好地捕捉图像中的多尺度特征，提升模型的性能。

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