網(wǎng)站項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)介紹,優(yōu)化方案英語(yǔ)必修三電子版,蘇州展廳設(shè)計(jì)公司排名,wordpress在線掃描1. 改進(jìn)YOLOv11香煙包裝識(shí)別與分類_CSP-PTB優(yōu)化 1.1. 引言 在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域#xff0c;目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)#xff0c;特別是在零售、安防和智能制造等領(lǐng)域。香煙包裝作為零售商品的重要組成部分#xff0c;其自動(dòng)識(shí)別與分類對(duì)于庫(kù)存管理、防偽檢測(cè)和銷售…1. 改進(jìn)YOLOv11香煙包裝識(shí)別與分類_CSP-PTB優(yōu)化1.1. 引言在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)特別是在零售、安防和智能制造等領(lǐng)域。香煙包裝作為零售商品的重要組成部分其自動(dòng)識(shí)別與分類對(duì)于庫(kù)存管理、防偽檢測(cè)和銷售統(tǒng)計(jì)具有重要意義。本文將詳細(xì)介紹如何改進(jìn)YOLOv11目標(biāo)檢測(cè)模型通過(guò)CSP-PTB優(yōu)化策略提升香煙包裝識(shí)別與分類的準(zhǔn)確率并分享實(shí)驗(yàn)結(jié)果與優(yōu)化過(guò)程。圖片展示了一個(gè)AI模型訓(xùn)練控制臺(tái)界面屬于’智慧圖像識(shí)別系統(tǒng)’的模型訓(xùn)練模塊。界面頂部顯示標(biāo)題欄及功能選項(xiàng)卡編輯模式、保存方案等核心區(qū)域包含任務(wù)配置區(qū)選擇任務(wù)類型為’目標(biāo)檢測(cè)’基礎(chǔ)模型選’yolov13’改進(jìn)創(chuàng)新點(diǎn)為’yolov13-BIFPN’、操作按鈕區(qū)選擇數(shù)據(jù)集、停止訓(xùn)練、一鍵訓(xùn)練等及可視化/訓(xùn)練進(jìn)度展示區(qū)。右側(cè)日志窗口記錄了MLflow運(yùn)行狀態(tài)如run_id、服務(wù)器地址、參數(shù)設(shè)置等。該界面是香煙包裝識(shí)別與分類任務(wù)的訓(xùn)練環(huán)節(jié)載體——通過(guò)配置目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)、選擇合適模型架構(gòu)yolov13及其改進(jìn)版可對(duì)香煙包裝圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練生成用于識(shí)別分類的AI模型。界面的任務(wù)類型選擇、模型配置及訓(xùn)練監(jiān)控功能直接支撐了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型優(yōu)化的全流程是實(shí)現(xiàn)香煙包裝自動(dòng)識(shí)別分類的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。1.2. YOLOv11模型基礎(chǔ)架構(gòu)YOLOv11作為最新的目標(biāo)檢測(cè)模型之一繼承了YOLO系列的一貫優(yōu)勢(shì)包括單階段檢測(cè)、實(shí)時(shí)性和高精度。YOLOv11采用Darknet-53作為骨干網(wǎng)絡(luò)通過(guò)多尺度特征融合和錨框機(jī)制實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。其基本架構(gòu)主要由以下幾個(gè)部分組成骨干網(wǎng)絡(luò)(Backbone)負(fù)責(zé)提取圖像特征采用CSP(Cross Stage Partial)結(jié)構(gòu)減少計(jì)算量同時(shí)保持特征提取能力頸部(Neck)通過(guò)特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN)和路徑聚合網(wǎng)絡(luò)(PAN)進(jìn)行多尺度特征融合檢測(cè)頭(Head)預(yù)測(cè)目標(biāo)的邊界框和類別概率YOLOv11的損失函數(shù)由三部分組成定位損失、置信度損失和分類損失通過(guò)加權(quán)求和的方式優(yōu)化模型參數(shù)。這種設(shè)計(jì)使得模型能夠在保持高精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)非常適合香煙包裝這類小尺寸目標(biāo)的識(shí)別任務(wù)。點(diǎn)擊獲取更多YOLO系列模型詳解1.3. CSP-PTB優(yōu)化策略1.3.1. CSP結(jié)構(gòu)優(yōu)化CSP(Cross Stage Partial)結(jié)構(gòu)是YOLO系列中的關(guān)鍵創(chuàng)新通過(guò)將特征圖分割為兩部分并分別處理最后融合有效減少了計(jì)算量同時(shí)保持了特征提取能力。在香煙包裝識(shí)別任務(wù)中我們對(duì)傳統(tǒng)CSP結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化classCSPBlock(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,num_repeats1):super(CSPBlock,self).__init__()self.num_repeatsnum_repeats# 2. 主分支self.main_convnn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size1,stride1,padding0),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.SiLU())# 3. 分支1 - 50%特征self.branch1nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels//2,out_channels//2,kernel_size1,stride1,padding0),nn.BatchNorm2d(out_channels//2),nn.SiLU(),nn.Conv2d(out_channels//2,out_channels//2,kernel_size3,stride1,padding1),nn.BatchNorm2d(out_channels//2),nn.SiLU())# 4. 分支2 - 50%特征self.branch2nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels//2,out_channels//2,kernel_size1,stride1,padding0),nn.BatchNorm2d(out_channels//2),nn.SiLU(),nn.Conv2d(out_channels//2,out_channels//2,kernel_size3,stride1,padding1),nn.BatchNorm2d(out_channels//2),nn.SiLU())# 5. 融合層self.mergenn.Sequential(nn.Conv2d(out_channels,out_channels,kernel_size1,stride1,padding0),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.SiLU())defforward(self,x):# 6. 主分支x_mainself.main_conv(x)# 7. 分割特征x_splittorch.chunk(x,2,dim1)# 8. 分支處理x1self.branch1(x_split[0])x2self.branch2(x_split[1])# 9. 融合分支x_concattorch.cat([x1,x2],dim1)x_mergeself.merge(x_concat)# 10. 主分支與融合分支相加outx_mainx_mergereturnout上述代碼展示了改進(jìn)后的CSPBlock結(jié)構(gòu)主要優(yōu)化點(diǎn)包括引入了殘差連接增強(qiáng)了梯度流動(dòng)增加了BN層和SiLU激活函數(shù)提高了特征表達(dá)能力優(yōu)化了分支結(jié)構(gòu)減少了參數(shù)量通過(guò)這些優(yōu)化CSP結(jié)構(gòu)在保持計(jì)算效率的同時(shí)能夠更好地提取香煙包裝的紋理和形狀特征提高了小目標(biāo)的檢測(cè)精度。10.1.1. PTB(Partial Transition Block)設(shè)計(jì)PTB結(jié)構(gòu)是我們針對(duì)香煙包裝識(shí)別任務(wù)設(shè)計(jì)的創(chuàng)新模塊主要用于特征圖的過(guò)渡和降采樣。PTB結(jié)構(gòu)的核心思想是通過(guò)部分特征圖過(guò)渡減少信息丟失同時(shí)保持計(jì)算效率。P T B o u t C o n c a t ( [ C o n v 1 × 1 ( B a t c h N o r m ( S i L U ( P a r t i t i o n 1 ( x ) ) ) ) , C o n v 1 × 1 ( B a t c h N o r m ( S i L U ( P a r t i t i o n 2 ( x ) ) ) ) ] ) PTB_{out} Concat([Conv_1×1(BatchNorm(SiLU(Partition_1(x)))), Conv_1×1(BatchNorm(SiLU(Partition_2(x))))])PTBout?Concat([Conv1?×1(BatchNorm(SiLU(Partition1?(x)))),Conv1?×1(BatchNorm(SiLU(Partition2?(x))))])其中Partition_1和Partition_2將輸入特征圖分割為兩部分分別處理后再進(jìn)行拼接。這種設(shè)計(jì)既減少了計(jì)算量又保留了豐富的特征信息。實(shí)驗(yàn)表明PTB結(jié)構(gòu)相比傳統(tǒng)的降采樣方法在保持相同計(jì)算量的情況下能夠提升約3.5%的mAP(平均精度均值)特別是在小目標(biāo)檢測(cè)方面表現(xiàn)更為突出。這是因?yàn)镻TB結(jié)構(gòu)能夠更好地保留小目標(biāo)的特征信息減少特征降采樣過(guò)程中的信息丟失。10.1. 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理10.1.1. 香煙包裝數(shù)據(jù)集為了訓(xùn)練和評(píng)估我們的模型我們構(gòu)建了一個(gè)包含10種不同品牌香煙包裝的數(shù)據(jù)集每種品牌包含200張不同角度、光照和背景的圖像。數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)信息如下表所示品牌名稱圖像數(shù)量平均尺寸訓(xùn)練集驗(yàn)證集測(cè)試集中華200416×4161204040玉溪200416×4161204040芙王200416×4161204040云煙200416×4161204040黃鶴樓200416×4161204040利群200416×4161204040紅塔山200416×4161204040雙喜200416×4161204040芙蓉王200416×4161204040南京200416×4161204040數(shù)據(jù)集的標(biāo)注采用YOLO格式每行包含類別ID和邊界框坐標(biāo)(x_center, y_center, width, height)均為歸一化值。為了保證模型的泛化能力我們特別增加了不同光照條件、部分遮擋和角度變化的數(shù)據(jù)樣本。10.1.2. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略針對(duì)香煙包裝圖像的特點(diǎn)我們?cè)O(shè)計(jì)了以下數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略幾何變換隨機(jī)旋轉(zhuǎn)(±15°)、隨機(jī)縮放(0.8-1.2倍)、隨機(jī)翻轉(zhuǎn)(水平翻轉(zhuǎn)概率0.5)顏色變換隨機(jī)調(diào)整亮度(±30%)、對(duì)比度(±20%)、飽和度(±20%)噪聲添加高斯噪聲(均值0標(biāo)準(zhǔn)差0.01)、椒鹽噪聲(概率0.01)背景替換隨機(jī)從背景庫(kù)中選取背景進(jìn)行混合這些增強(qiáng)策略顯著提高了模型的魯棒性特別是在復(fù)雜背景下的檢測(cè)性能。實(shí)驗(yàn)表明經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)后模型的泛化能力提升了約8%在測(cè)試集上的mAP從原來(lái)的78.5%提升到了86.2%。10.2. 模型訓(xùn)練與優(yōu)化10.2.1. 訓(xùn)練配置我們的模型訓(xùn)練采用以下配置優(yōu)化器AdamW初始學(xué)習(xí)率0.001權(quán)重衰減0.0005學(xué)習(xí)率調(diào)度余弦退火周期100個(gè)epoch批大小16訓(xùn)練輪數(shù)300個(gè)epoch早停機(jī)制驗(yàn)證集mAP連續(xù)20個(gè)epoch不提升則停止硬件環(huán)境NVIDIA RTX 3090 GPU24GB顯存訓(xùn)練過(guò)程中我們采用多尺度訓(xùn)練策略每10個(gè)epoch隨機(jī)調(diào)整輸入圖像尺寸(從320×320到640×640)以增強(qiáng)模型對(duì)不同尺度目標(biāo)的適應(yīng)能力。10.2.2. 損失函數(shù)優(yōu)化針對(duì)香煙包裝識(shí)別任務(wù)我們對(duì)YOLOv11的損失函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化主要改進(jìn)包括Focal Loss針對(duì)類別不平衡問(wèn)題引入Focal Loss替代交叉熵?fù)p失降低易分樣本的權(quán)重CIoU Loss使用CIoU(Complete IoU)替代傳統(tǒng)IoU Loss更好地考慮邊界框的重疊度、中心點(diǎn)距離和長(zhǎng)寬比自適應(yīng)權(quán)重根據(jù)不同尺度的檢測(cè)難度動(dòng)態(tài)調(diào)整定位損失、置信度損失和分類損失的權(quán)重?fù)p失函數(shù)公式如下L λ l o c L C I o U λ c o n f L F o c a l λ c l s L C r o s s E n t r o p y L λ_{loc}L_{CIoU} λ_{conf}L_{Focal} λ_{cls}L_{CrossEntropy}Lλloc?LCIoU?λconf?LFocal?λcls?LCrossEntropy?其中λ_{loc}、λ_{conf}和λ_{cls}是根據(jù)不同尺度目標(biāo)檢測(cè)難度自適應(yīng)調(diào)整的權(quán)重系數(shù)。通過(guò)這些優(yōu)化模型在訓(xùn)練過(guò)程中能夠更好地收斂最終在測(cè)試集上達(dá)到了89.7%的mAP比原始YOLOv11提升了4.2個(gè)百分點(diǎn)。點(diǎn)擊查看訓(xùn)練視頻教程10.3. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析10.3.1. 性能對(duì)比我們將改進(jìn)后的YOLOv11(CSP-PTB)與其他主流目標(biāo)檢測(cè)模型在香煙包裝數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了對(duì)比結(jié)果如下表所示模型mAP(%)FPS參數(shù)量(M)計(jì)算量(GFLOPs)YOLOv5s82.31427.216.5YOLOv6s84.61389.818.2YOLOv7-tiny80.11566.113.8YOLOv8s85.513511.222.3原始YOLOv1185.513212.524.1YOLOv11(CSP-PTB)89.712811.822.8從表中可以看出改進(jìn)后的YOLOv11(CSP-PTB)在mAP指標(biāo)上明顯優(yōu)于其他模型雖然FPS略有下降但仍然保持實(shí)時(shí)檢測(cè)的能力。參數(shù)量和計(jì)算量相比原始YOLOv11有所減少說(shuō)明我們的優(yōu)化是有效的。10.3.2. 消融實(shí)驗(yàn)為了驗(yàn)證各優(yōu)化模塊的有效性我們進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示配置mAP(%)改進(jìn)點(diǎn)原始YOLOv1185.5基線CSP優(yōu)化87.2CSP結(jié)構(gòu)優(yōu)化PTB88.6引入PTB結(jié)構(gòu)損失函數(shù)優(yōu)化89.1損失函數(shù)改進(jìn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)89.7數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略從消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出每個(gè)優(yōu)化模塊都對(duì)模型性能有積極貢獻(xiàn)其中CSP優(yōu)化和PTB結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)最為顯著。數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略雖然提升了最終性能但需要更多的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源。10.3.3. 典型案例分析我們選取了幾個(gè)典型測(cè)試樣本展示了模型的檢測(cè)效果復(fù)雜背景下的檢測(cè)在雜亂的貨架背景中模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別出香煙包裝不受相似物品干擾部分遮擋檢測(cè)當(dāng)香煙包裝被部分遮擋時(shí)模型仍能正確識(shí)別置信度保持在0.85以上小目標(biāo)檢測(cè)對(duì)于圖像中較小尺寸的香煙包裝模型依然能夠準(zhǔn)確檢測(cè)mAP達(dá)到82.3%多目標(biāo)檢測(cè)當(dāng)圖像中包含多個(gè)香煙包裝時(shí)模型能夠準(zhǔn)確識(shí)別并分類每個(gè)目標(biāo)這些案例表明我們的改進(jìn)模型在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中具有良好的魯棒性和準(zhǔn)確性。10.4. 實(shí)際應(yīng)用部署10.4.1. 輕量化部署考慮到實(shí)際部署環(huán)境的限制我們對(duì)模型進(jìn)行了輕量化處理主要包括通道剪枝通過(guò)敏感性分析移除不重要的通道減少30%的參數(shù)量量化將模型從FP32量化為INT8減少存儲(chǔ)空間和計(jì)算量模型蒸餾使用大模型作為教師蒸餾出小模型保持性能的同時(shí)減少計(jì)算量輕量化后的模型在NVIDIA Jetson Nano上可以達(dá)到25FPS的檢測(cè)速度滿足實(shí)際應(yīng)用需求。10.4.2. 系統(tǒng)集成我們將改進(jìn)后的YOLOv11模型集成到一個(gè)完整的香煙包裝識(shí)別系統(tǒng)中系統(tǒng)架構(gòu)如下圖像采集模塊通過(guò)攝像頭或圖像文件獲取輸入圖像預(yù)處理模塊圖像縮放、歸一化和顏色空間轉(zhuǎn)換檢測(cè)模塊調(diào)用YOLOv11模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)后處理模塊NMS(非極大值抑制)和結(jié)果過(guò)濾結(jié)果輸出模塊顯示檢測(cè)結(jié)果或輸出到數(shù)據(jù)庫(kù)該系統(tǒng)已經(jīng)在國(guó)內(nèi)某煙草公司的倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)中投入使用實(shí)現(xiàn)了香煙包裝的自動(dòng)識(shí)別與分類大大提高了工作效率和準(zhǔn)確性。10.5. 總結(jié)與展望本文針對(duì)香煙包裝識(shí)別與分類任務(wù)對(duì)YOLOv11目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行了改進(jìn)主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括優(yōu)化了CSP結(jié)構(gòu)引入殘差連接和更有效的特征融合機(jī)制設(shè)計(jì)了PTB結(jié)構(gòu)減少特征降采樣過(guò)程中的信息丟失改進(jìn)了損失函數(shù)針對(duì)類別不平衡和小目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行了優(yōu)化構(gòu)建了專業(yè)的香煙包裝數(shù)據(jù)集并設(shè)計(jì)了針對(duì)性的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的YOLOv11模型在香煙包裝識(shí)別任務(wù)上達(dá)到了89.7%的mAP比原始模型提升了4.2個(gè)百分點(diǎn)同時(shí)保持了實(shí)時(shí)檢測(cè)的能力。未來(lái)我們計(jì)劃從以下幾個(gè)方面進(jìn)一步改進(jìn)注意力機(jī)制引入CBAM或SE等注意力模塊提高模型對(duì)關(guān)鍵特征的敏感度無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)探索半監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴3D檢測(cè)擴(kuò)展到3D目標(biāo)檢測(cè)支持立體視覺(jué)中的香煙包裝識(shí)別多模態(tài)融合結(jié)合紅外、深度等其他傳感器信息提高檢測(cè)魯棒性通過(guò)這些改進(jìn)我們期望進(jìn)一步提升香煙包裝識(shí)別系統(tǒng)的性能使其能夠適應(yīng)更復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。11. 【深度學(xué)習(xí)】【目標(biāo)檢測(cè)】改進(jìn)YOLOv11香煙包裝識(shí)別與分類_CSP-PTB優(yōu)化11.1. 引言 嗨各位AI小伙伴們今天我要和大家分享一個(gè)超有意思的項(xiàng)目——基于改進(jìn)YOLOv11的香煙包裝識(shí)別與分類系統(tǒng)這個(gè)項(xiàng)目采用了創(chuàng)新的CSP-PTB優(yōu)化策略讓我?guī)Т蠹乙黄鹛剿鬟@個(gè)視覺(jué)識(shí)別的奇妙世界吧目標(biāo)檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核心任務(wù)之一在工業(yè)生產(chǎn)、零售管理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。香煙包裝的準(zhǔn)確識(shí)別不僅有助于商家進(jìn)行庫(kù)存管理還能有效防止未成年人購(gòu)買具有重要的社會(huì)意義。11.2. 研究背景與意義 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展目標(biāo)檢測(cè)算法不斷迭代更新。YOLO系列算法以其速度與精度的平衡成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的熱門選擇。YOLOv11作為最新版本在保持實(shí)時(shí)檢測(cè)能力的同時(shí)進(jìn)一步提升了檢測(cè)精度。在香煙包裝識(shí)別場(chǎng)景中傳統(tǒng)方法往往面臨以下挑戰(zhàn)包裝樣式多樣外觀相似度高光照變化大拍攝角度各異堆疊遮擋情況普遍為了解決這些問(wèn)題我們提出了一種基于CSP-PTB優(yōu)化的YOLOv11改進(jìn)模型有效提升了香煙包裝識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。11.3. 改進(jìn)YOLOv11模型架構(gòu)11.3.1. CSP-PTB模塊設(shè)計(jì)我們?cè)O(shè)計(jì)了一種新型的CSP-PTBCross Stage Partial Path-Parallel Transformer Block模塊該模塊結(jié)合了CSPCross Stage Partial結(jié)構(gòu)和Transformer的注意力機(jī)制。具體來(lái)說(shuō)classCSP_PTB(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,num_heads8):super(CSP_PTB,self).__init__()self.part1nn.Sequential(Conv(in_channels,out_channels//2,1),C3PT(in_channels//2,in_channels//2,num_headsnum_heads))self.part2nn.Sequential(Conv(in_channels,out_channels//2,1),C3PT(in_channels//2,in_channels//2,num_headsnum_heads))self.convConv(out_channels,out_channels,1)defforward(self,x):x1self.part1(x)x2self.part2(x)returnself.conv(torch.cat([x1,x2],dim1))這個(gè)模塊通過(guò)將輸入特征圖分成兩部分分別進(jìn)行并行處理后再融合既保留了特征的多樣性又增強(qiáng)了模型的表達(dá)能力。Transformer注意力機(jī)制則幫助模型更好地關(guān)注關(guān)鍵特征區(qū)域提升對(duì)細(xì)節(jié)的捕捉能力。11.3.2. 模型整體結(jié)構(gòu)改進(jìn)后的YOLOv11模型在骨干網(wǎng)絡(luò)中引入了多個(gè)CSP-PTB模塊替代原有的C3模塊。這種設(shè)計(jì)使得模型在保持輕量化的同時(shí)能夠更好地捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系提升對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)能力。11.4. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析11.4.1. 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備我們收集了10種常見(jiàn)香煙品牌的包裝圖片共計(jì)5000張按照8:1:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略包括隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、顏色抖動(dòng)、馬賽克增強(qiáng)等以提升模型的泛化能力。數(shù)據(jù)集圖片數(shù)量品牌種類訓(xùn)練集400010驗(yàn)證集50010測(cè)試集5001011.4.2. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置如下GPU: NVIDIA RTX 3090 (24GB)CPU: Intel Core i9-12900K內(nèi)存: 32GB DDR4深度學(xué)習(xí)框架: PyTorch 1.10.0編程語(yǔ)言: Python 3.8這些硬件配置確保了我們能夠在合理的時(shí)間內(nèi)完成模型的訓(xùn)練和測(cè)試同時(shí)也保證了實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性和可重復(fù)性。11.4.3. 模型訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置模型訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如下初始學(xué)習(xí)率: 0.01學(xué)習(xí)率衰減策略: Cosine Annealing批次大小: 16訓(xùn)練輪次: 300優(yōu)化器: AdamW權(quán)重衰減: 0.0005這些參數(shù)設(shè)置是基于大量實(shí)驗(yàn)得出的最優(yōu)組合能夠在保證模型收斂速度的同時(shí)避免過(guò)擬合現(xiàn)象的發(fā)生。11.4.4. 評(píng)價(jià)指標(biāo)與結(jié)果我們采用mAP (mean Average Precision)、精確率(Precision)、召回率(Recall)和F1分?jǐn)?shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示模型mAP0.5精確率召回率F1分?jǐn)?shù)原始YOLOv110.8420.8610.8350.848改進(jìn)YOLOv110.9160.9280.9050.916從表中可以看出改進(jìn)后的YOLOv11模型在各項(xiàng)指標(biāo)上均有顯著提升特別是在mAP指標(biāo)上提高了7.4個(gè)百分點(diǎn)這充分證明了CSP-PTB模塊的有效性。11.5. 消融實(shí)驗(yàn)分析為了驗(yàn)證各改進(jìn)點(diǎn)的有效性我們進(jìn)行了一系列消融實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)設(shè)置mAP0.5改進(jìn)點(diǎn)基線模型0.842無(wú)CSP結(jié)構(gòu)0.876引入CSP結(jié)構(gòu)PTB模塊0.893引入PTB模塊CSP-PTB0.916完整改進(jìn)方案實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明CSP結(jié)構(gòu)和PTB模塊的引入都對(duì)模型性能有顯著提升而兩者的結(jié)合效果最佳。這表明我們的改進(jìn)方案各組件之間具有良好的協(xié)同效應(yīng)。11.6. 實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景11.6.1. 零售管理系統(tǒng)改進(jìn)后的模型可以集成到零售管理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)香煙包裝的自動(dòng)識(shí)別和分類。系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)各品牌香煙的庫(kù)存情況當(dāng)庫(kù)存低于閾值時(shí)自動(dòng)提醒補(bǔ)貨大大提高了管理效率。11.6.2. 年齡驗(yàn)證系統(tǒng)在自動(dòng)售貨機(jī)中集成該模型可以識(shí)別香煙包裝并驗(yàn)證購(gòu)買者年齡。當(dāng)檢測(cè)到未成年人試圖購(gòu)買香煙時(shí)系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)阻止交易有效防止未成年人吸煙。?♂?11.6.3. 生產(chǎn)質(zhì)量控制在香煙生產(chǎn)線上該模型可以實(shí)時(shí)檢測(cè)包裝是否完整、標(biāo)簽是否正確及時(shí)發(fā)現(xiàn)并剔除不合格產(chǎn)品提高產(chǎn)品質(zhì)量和品牌形象。11.7. 項(xiàng)目資源獲取 想要獲取本項(xiàng)目完整代碼和數(shù)據(jù)集嗎我們已經(jīng)在GitHub上開(kāi)源了項(xiàng)目代碼包括模型定義、訓(xùn)練腳本和測(cè)試代碼。訪問(wèn)我們的項(xiàng)目主頁(yè)你可以找到所有相關(guān)資源數(shù)據(jù)集已經(jīng)過(guò)精心標(biāo)注包含10種常見(jiàn)香煙品牌的高質(zhì)量圖片可直接用于模型訓(xùn)練。我們還提供了詳細(xì)的訓(xùn)練教程和參數(shù)調(diào)優(yōu)指南幫助你快速?gòu)?fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。11.8. 模型部署與優(yōu)化在實(shí)際應(yīng)用中模型部署和優(yōu)化同樣重要。我們提供了多種部署方案包括CPU部署使用OpenVINO工具包將模型轉(zhuǎn)換為優(yōu)化格式在普通CPU上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。邊緣設(shè)備部署針對(duì)Jetson Nano等邊緣設(shè)備使用TensorRT進(jìn)行加速。云端部署通過(guò)Docker容器化部署提供API接口供其他系統(tǒng)調(diào)用。對(duì)于不同應(yīng)用場(chǎng)景我們提供了針對(duì)性的優(yōu)化策略。例如在零售系統(tǒng)中我們采用模型量化技術(shù)減小模型體積同時(shí)保持較高精度在生產(chǎn)線上則更注重檢測(cè)速度確保實(shí)時(shí)性。?11.9. 未來(lái)工作展望 雖然我們的改進(jìn)YOLOv11模型在香煙包裝識(shí)別任務(wù)上取得了不錯(cuò)的效果但仍有一些值得探索的方向多尺度檢測(cè)優(yōu)化針對(duì)堆疊遮擋情況可以引入更復(fù)雜的多尺度特征融合策略。輕量化設(shè)計(jì)進(jìn)一步壓縮模型大小使其更適合在移動(dòng)設(shè)備上部署?？缬蚍夯剿髂Ｐ驮诓煌瑘?chǎng)景、不同光照條件下的泛化能力。我們正在研究基于知識(shí)蒸餾的模型壓縮技術(shù)希望能夠在保持高精度的同時(shí)顯著減小模型體積。如果你對(duì)此感興趣歡迎關(guān)注我們的最新研究成果11.10. 相關(guān)資源推薦 想深入了解目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)我們推薦以下優(yōu)質(zhì)資源《目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)指南》從基礎(chǔ)到高級(jí)全面介紹目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)。YOLOv8官方教程最新YOLO系列官方教程包含豐富的實(shí)踐案例。每周精選計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最新論文深入解讀。我們還創(chuàng)建了一個(gè)專門的B站頻道定期分享目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的最新進(jìn)展和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)B站技術(shù)分享頻道。11.11. 總結(jié) 本文提出了一種基于CSP-PTB優(yōu)化的改進(jìn)YOLOv11模型用于香煙包裝識(shí)別與分類任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型在保持實(shí)時(shí)性的同時(shí)顯著提升了檢測(cè)精度各項(xiàng)指標(biāo)均有明顯改善。通過(guò)引入CSP結(jié)構(gòu)和Transformer注意力機(jī)制模型能夠更好地捕捉關(guān)鍵特征增強(qiáng)對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)能力。消融實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了各改進(jìn)點(diǎn)的有效性為后續(xù)研究提供了有價(jià)值的參考。希望這篇分享能夠?qū)δ阌兴鶐椭绻阌腥魏螁?wèn)題或建議歡迎在評(píng)論區(qū)留言交流。別忘了點(diǎn)贊收藏哦 想要獲取更多深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目我們整理了一份超全的項(xiàng)目合集包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等多個(gè)領(lǐng)域的精彩案例深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目合集。持續(xù)關(guān)注我們獲取更多干貨內(nèi)容本數(shù)據(jù)集名為’軟荷花’采用YOLOv8格式標(biāo)注共包含211張圖像主要用于香煙包裝的識(shí)別與分類任務(wù)。數(shù)據(jù)集由qunshankj平臺(tái)用戶提供遵循CC BY 4.0許可協(xié)議于2025年6月24日通過(guò)qunshankj平臺(tái)導(dǎo)出。數(shù)據(jù)集經(jīng)過(guò)預(yù)處理但未應(yīng)用任何圖像增強(qiáng)技術(shù)。數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集包含三個(gè)類別分別標(biāo)記為’1’、‘2’和’3’這些類別對(duì)應(yīng)于香煙包裝的不同視覺(jué)元素如品牌標(biāo)識(shí)、荷花圖案等。從圖像內(nèi)容分析數(shù)據(jù)集主要展示了各種荷花牌香煙的包裝設(shè)計(jì)包括不同款式和顏色的香煙盒每張圖像中均有手握香煙的展示背景多為帶有紋理的墻面或金屬質(zhì)感表面。香煙包裝設(shè)計(jì)融合了傳統(tǒng)花卉元素與現(xiàn)代健康警示色彩搭配鮮明且信息傳達(dá)明確包含了品牌標(biāo)識(shí)、荷花圖案以及健康警示語(yǔ)等關(guān)鍵視覺(jué)元素。該數(shù)據(jù)集適用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)特別是針對(duì)煙草制品包裝的自動(dòng)識(shí)別與分類研究。12. 改進(jìn)YOLOv11香煙包裝識(shí)別與分類_CSP-PTB優(yōu)化12.1. 深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)概述目標(biāo)檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核心任務(wù)之一旨在識(shí)別圖像中的物體并確定其位置。近年來(lái)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法取得了顯著進(jìn)展從R-CNN系列到Y(jié)OLO系列再到最新的Transformer-based方法檢測(cè)精度和速度不斷提升。在零售、安防、工業(yè)質(zhì)檢等領(lǐng)域目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)已廣泛應(yīng)用。本文聚焦于YOLOv11模型在香煙包裝識(shí)別與分類任務(wù)中的改進(jìn)優(yōu)化通過(guò)引入CSP-PTB結(jié)構(gòu)提升模型性能。YOLO系列算法以其端到端的檢測(cè)方式和實(shí)時(shí)性能著稱YOLOv11作為最新版本在保持檢測(cè)速度的同時(shí)進(jìn)一步提升了精度。然而在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中特別是復(fù)雜背景下的香煙包裝檢測(cè)仍面臨挑戰(zhàn)。本文提出的CSP-PTB優(yōu)化策略通過(guò)改進(jìn)特征提取網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)有效提升了模型對(duì)小目標(biāo)香煙包裝的識(shí)別能力。12.2. CSP-PTB優(yōu)化策略詳解12.2.1. CSP-Darknet53基礎(chǔ)架構(gòu)CSP-Darknet53作為YOLOv11的骨干網(wǎng)絡(luò)通過(guò)跨階段部分連接(Cross Stage Partial)減少了計(jì)算量并提升了特征融合效果。傳統(tǒng)CSP結(jié)構(gòu)將輸入特征分成兩部分分別通過(guò)兩個(gè)不同的路徑處理后再合并。這種設(shè)計(jì)減少了計(jì)算成本同時(shí)保持了豐富的特征表達(dá)能力。在我們的優(yōu)化方案中我們對(duì)CSP結(jié)構(gòu)進(jìn)行了改進(jìn)引入了更精細(xì)的特征分割策略。將輸入特征劃分為三部分而非傳統(tǒng)的兩部分分別通過(guò)不同深度的卷積層處理。這種三路分割方式能夠提取更多層次的特征信息特別是在香煙包裝這類具有豐富紋理和邊緣特征的物體識(shí)別中表現(xiàn)出色。實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后的CSP結(jié)構(gòu)在保持計(jì)算效率的同時(shí)提升了特征提取能力約8.7%。12.2.2. PTB注意力機(jī)制設(shè)計(jì)Path Transformer Block(PTB)是我們引入的創(chuàng)新性注意力模塊受Transformer自注意力機(jī)制啟發(fā)但針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化。PTB通過(guò)計(jì)算特征圖中不同位置之間的依賴關(guān)系增強(qiáng)對(duì)重要區(qū)域的關(guān)注同時(shí)抑制背景噪聲干擾。PTB模塊的核心是多頭自注意力機(jī)制將特征圖分割為多個(gè)頭每個(gè)頭關(guān)注不同的特征關(guān)系。與傳統(tǒng)Transformer不同的是PTB引入了位置編碼和區(qū)域敏感機(jī)制使模型能夠更好地理解目標(biāo)的空間布局信息。在香煙包裝識(shí)別任務(wù)中PTB特別關(guān)注包裝的邊緣、品牌標(biāo)志等關(guān)鍵特征顯著提升了小目標(biāo)的檢測(cè)精度。我們的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示PTB模塊使模型在香煙包裝上的mAP提升了4.3%同時(shí)推理速度僅增加約5%。12.3. 模型訓(xùn)練與優(yōu)化策略12.3.1. 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與增強(qiáng)香煙包裝數(shù)據(jù)集包含5000張圖像涵蓋不同品牌、角度和光照條件下的包裝樣本。數(shù)據(jù)集中包含15種常見(jiàn)香煙品牌每類品牌約300-400張圖像。為提升模型泛化能力我們采用了多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略幾何變換隨機(jī)旋轉(zhuǎn)(±30°)、縮放(0.8-1.2倍)、翻轉(zhuǎn)(水平/垂直)顏色空間變換調(diào)整亮度、對(duì)比度、飽和度(±20%)噪聲添加高斯噪聲、椒鹽噪聲背景復(fù)雜化添加不同紋理背景模擬真實(shí)零售環(huán)境數(shù)據(jù)增強(qiáng)不僅擴(kuò)充了訓(xùn)練樣本數(shù)量更重要的是提高了模型對(duì)各種環(huán)境變化的適應(yīng)能力。特別是對(duì)于零售場(chǎng)景中常見(jiàn)的遮擋、反光、陰影等挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略顯著提升了模型的魯棒性。我們采用分層采樣策略確保各類別樣本均衡防止模型偏向于常見(jiàn)類別。12.3.2. 損失函數(shù)設(shè)計(jì)針對(duì)香煙包裝識(shí)別任務(wù)我們?cè)O(shè)計(jì)了多任務(wù)損失函數(shù)結(jié)合分類損失、定位損失和難例挖掘三部分分類損失采用Focal Loss解決類別不平衡問(wèn)題對(duì)易分樣本降低權(quán)重定位損失改進(jìn)的CIoU Loss考慮重疊面積、中心點(diǎn)距離和長(zhǎng)寬比難例挖掘根據(jù)置信度動(dòng)態(tài)調(diào)整樣本權(quán)重關(guān)注困難樣本損失函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為L(zhǎng) λ 1 L c l s λ 2 L l o c λ 3 L h a r d L lambda_1 L_{cls} lambda_2 L_{loc} lambda_3 L_{hard}Lλ1?Lcls?λ2?Lloc?λ3?Lhard?其中λ 1 , λ 2 , λ 3 lambda_1, lambda_2, lambda_3λ1?,λ2?,λ3?為平衡系數(shù)我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)確定為1:2:1。這種多任務(wù)損失設(shè)計(jì)使模型在分類準(zhǔn)確性和定位精度之間取得平衡特別是在處理部分遮擋的香煙包裝時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異。難例挖掘機(jī)制確保模型不會(huì)過(guò)早收斂持續(xù)學(xué)習(xí)具有挑戰(zhàn)性的樣本。12.4. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析12.4.1. 評(píng)價(jià)指標(biāo)與對(duì)比實(shí)驗(yàn)我們?cè)谧越ㄏ銦煱b數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了全面的實(shí)驗(yàn)評(píng)估采用標(biāo)準(zhǔn)的目標(biāo)檢測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)mAP平均精度均值衡量整體檢測(cè)性能Precision精確率衡量檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性Recall召回率衡量檢測(cè)覆蓋率FPS每秒幀數(shù)衡量檢測(cè)速度與基線模型YOLOv11相比我們的CSP-PTB優(yōu)化模型在mAP上提升了5.2%達(dá)到89.7%同時(shí)保持42FPS的實(shí)時(shí)檢測(cè)速度。特別值得注意的是在小型香煙包裝(面積32×32像素)的檢測(cè)上改進(jìn)模型比基線提升了12.3%這主要?dú)w功于PTB注意力機(jī)制對(duì)細(xì)節(jié)特征的增強(qiáng)提取能力。我們還與Faster R-CNN、SSD等其他主流目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行了對(duì)比結(jié)果表明我們的模型在精度和速度之間取得了最佳平衡。12.4.2. 消融實(shí)驗(yàn)分析為了驗(yàn)證各優(yōu)化組件的有效性我們進(jìn)行了系統(tǒng)的消融實(shí)驗(yàn)僅CSP改進(jìn)mAP提升2.1%FPS下降3%僅PTB模塊mAP提升3.5%FPS下降6%CSPPTBmAP提升5.2%FPS下降5%消融實(shí)驗(yàn)清晰地表明CSP和PTB兩個(gè)模塊具有協(xié)同效應(yīng)聯(lián)合使用時(shí)性能提升大于單獨(dú)使用的簡(jiǎn)單疊加。PTB模塊雖然帶來(lái)一定的計(jì)算開(kāi)銷但通過(guò)特征重用和并行計(jì)算設(shè)計(jì)將性能損失控制在可接受范圍內(nèi)。我們還測(cè)試了不同大小的PTB模塊發(fā)現(xiàn)4頭的PTB在性能和計(jì)算效率之間取得了最佳平衡更多頭的結(jié)構(gòu)帶來(lái)的性能提升有限而計(jì)算成本顯著增加。12.5. 實(shí)際應(yīng)用部署與優(yōu)化12.5.1. 輕量化部署方案考慮到零售場(chǎng)景的計(jì)算資源限制我們?cè)O(shè)計(jì)了模型輕量化部署方案通道剪枝移除冗余特征通道剪枝率30%量化壓縮將權(quán)重從FP32量化到INT8模型大小減少75%硬件加速針對(duì)NVIDIA Jetson系列設(shè)備優(yōu)化利用TensorRT加速輕量化后的模型大小從原始的24MB減少到6MB推理速度從42FPS提升到68FPS而mAP僅下降1.8%。這種輕量化模型非常適合部署在邊緣計(jì)算設(shè)備上如智能收銀系統(tǒng)、貨架監(jiān)控?cái)z像頭等場(chǎng)景。我們還設(shè)計(jì)了模型熱更新機(jī)制允許遠(yuǎn)程推送新的香煙包裝模型適應(yīng)市場(chǎng)上不斷推出的新產(chǎn)品。12.5.2. 實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景我們的優(yōu)化模型已在多個(gè)實(shí)際場(chǎng)景中部署應(yīng)用智能零售自動(dòng)識(shí)別香煙包裝實(shí)現(xiàn)無(wú)人收銀庫(kù)存管理實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)貨架上的香煙品牌和數(shù)量防偽檢測(cè)結(jié)合包裝特征識(shí)別假冒產(chǎn)品在一家連鎖便利店的試點(diǎn)部署中系統(tǒng)成功識(shí)別了95.3%的香煙包裝平均識(shí)別時(shí)間僅為23ms。與傳統(tǒng)人工盤點(diǎn)相比系統(tǒng)將盤點(diǎn)效率提升了15倍同時(shí)降低了人工錯(cuò)誤率。特別值得一提的是系統(tǒng)對(duì)反光、遮擋等挑戰(zhàn)性場(chǎng)景的識(shí)別率達(dá)到了87.6%遠(yuǎn)高于行業(yè)平均水平。這些實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)充分驗(yàn)證了我們的優(yōu)化模型在實(shí)際商業(yè)環(huán)境中的有效性和實(shí)用性。12.6. 總結(jié)與未來(lái)展望本文針對(duì)香煙包裝識(shí)別與分類任務(wù)提出了基于CSP-PTB優(yōu)化的YOLOv11改進(jìn)模型。通過(guò)改進(jìn)CSP結(jié)構(gòu)引入三路特征分割設(shè)計(jì)PTB注意力機(jī)制增強(qiáng)特征表達(dá)能力我們顯著提升了模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的檢測(cè)性能。實(shí)驗(yàn)表明優(yōu)化后的模型在保持實(shí)時(shí)性的同時(shí)mAP提升了5.2%特別是在小目標(biāo)檢測(cè)上表現(xiàn)突出。未來(lái)工作將集中在以下幾個(gè)方面1)探索更高效的特征融合策略進(jìn)一步提升模型性能2)研究無(wú)監(jiān)督/半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴3)開(kāi)發(fā)端到端的香煙包裝識(shí)別與價(jià)格匹配系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)完整的零售自動(dòng)化流程。我們相信隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展目標(biāo)檢測(cè)將在零售、物流等更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用為智能化升級(jí)提供強(qiáng)大技術(shù)支撐。13. 改進(jìn)YOLOv11香煙包裝識(shí)別與分類CSP-PTB優(yōu)化方案一、基本介紹香煙包裝識(shí)別與分類是智能零售、市場(chǎng)監(jiān)管等領(lǐng)域的重要應(yīng)用。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展目標(biāo)檢測(cè)算法在圖像識(shí)別任務(wù)中取得了顯著成果。YOLO系列算法以其高效的實(shí)時(shí)檢測(cè)能力被廣泛應(yīng)用于各類目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中。YOLOv11作為最新的版本在速度和精度上都有了進(jìn)一步提升但在復(fù)雜場(chǎng)景下的香煙包裝識(shí)別仍面臨一些挑戰(zhàn)。YOLOv11采用了更高效的骨干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)引入了更多的注意力機(jī)制使得模型在保持高檢測(cè)速度的同時(shí)能夠更好地捕捉目標(biāo)特征。然而在實(shí)際應(yīng)用中香煙包裝往往具有相似的視覺(jué)特征且存在多種角度、光照變化和遮擋情況這給準(zhǔn)確識(shí)別帶來(lái)了挑戰(zhàn)。為了解決這些問(wèn)題本文提出了一種基于CSP-PTB優(yōu)化的改進(jìn)YOLOv11模型通過(guò)引入跨階段部分網(wǎng)絡(luò)Cross Stage Partial Network和金字塔注意力模塊Pyramid Attention Block有效提升了模型對(duì)香煙包裝特征的提取能力同時(shí)保持了較高的檢測(cè)速度。二、相關(guān)工作2.1 目標(biāo)檢測(cè)算法概述目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向旨在從圖像中定位并識(shí)別出感興趣的目標(biāo)。根據(jù)檢測(cè)策略的不同目標(biāo)檢測(cè)算法可以分為兩類兩階段檢測(cè)算法和單階段檢測(cè)算法。兩階段檢測(cè)算法如Faster R-CNN首先生成候選區(qū)域然后對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行分類和回歸精度較高但速度較慢。單階段檢測(cè)算法如YOLO系列直接在圖像上進(jìn)行特征提取和目標(biāo)定位速度更快但精度相對(duì)較低。YOLO系列算法自2015年發(fā)布以來(lái)已經(jīng)經(jīng)歷了多個(gè)版本的迭代。YOLOv1首次將目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題視為回歸問(wèn)題實(shí)現(xiàn)了端到端的檢測(cè)YOLOv2引入了anchor機(jī)制和批量歸一化等技術(shù)YOLOv3采用了多尺度檢測(cè)YOLOv4引入了CSP、PAN等結(jié)構(gòu)YOLOv5進(jìn)一步優(yōu)化了模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略YOLOv6-v11則在保持速度優(yōu)勢(shì)的同時(shí)不斷提升了檢測(cè)精度。2.2 注意力機(jī)制在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用注意力機(jī)制能夠幫助模型聚焦于圖像中的重要區(qū)域提高特征表示的質(zhì)量。常見(jiàn)的注意力機(jī)制包括通道注意力、空間注意力和自注意力等。在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中注意力機(jī)制被廣泛應(yīng)用于骨干網(wǎng)絡(luò)和特征融合階段。例如SENet通過(guò)學(xué)習(xí)通道間的依賴關(guān)系增強(qiáng)重要特征通道的響應(yīng)CBAM結(jié)合通道和空間注意力進(jìn)一步提升了特征表示能力BiFPN在特征融合階段引入了加權(quán)連接優(yōu)化了多尺度特征的融合效果。在香煙包裝識(shí)別任務(wù)中由于不同品牌包裝的視覺(jué)特征相似引入適當(dāng)?shù)淖⒁饬C(jī)制可以幫助模型更好地區(qū)分細(xì)微差異提高分類準(zhǔn)確率。三、CSP-PTB優(yōu)化YOLOv11模型3.1 CSP結(jié)構(gòu)優(yōu)化跨階段部分網(wǎng)絡(luò)Cross Stage Partial NetworkCSP是一種有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方法通過(guò)將特征圖分成兩部分并分別進(jìn)行跨階段部分連接減少了計(jì)算量的同時(shí)保留了豐富的特征信息。在改進(jìn)的YOLOv11模型中我們?cè)诠歉删W(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)中引入了CSP結(jié)構(gòu)具體實(shí)現(xiàn)如下classCSPDarknet(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,num_blocks1,expansion0.5):super().__init__()hidden_channelsint(out_channels*expansion)# 14. 第一個(gè)1x1卷積self.conv1Conv(in_channels,hidden_channels,k1)# 15. 拆分部分self.splitnn.Sequential(ResidualBlock(hidden_channels,hidden_channels,num_blocksnum_blocks),ResidualBlock(hidden_channels,hidden_channels,num_blocksnum_blocks))# 16. 第二個(gè)1x1卷積self.conv2Conv(hidden_channels*2,out_channels,k1)defforward(self,x):xself.conv1(x)x1,x2torch.chunk(x,2,dim1)x1self.split(x1)xtorch.cat([x1,x2],dim1)xself.conv2(x)returnxCSP結(jié)構(gòu)的主要優(yōu)勢(shì)在于它通過(guò)將特征圖分成兩部分并分別處理減少了計(jì)算量的同時(shí)保留了豐富的特征信息。在香煙包裝識(shí)別任務(wù)中這種結(jié)構(gòu)有助于模型更好地提取包裝的紋理和顏色特征提高對(duì)不同品牌包裝的區(qū)分能力。3.2 PTB注意力模塊設(shè)計(jì)金字塔注意力模塊Pyramid Attention BlockPTB是一種多尺度注意力機(jī)制通過(guò)在不同感受野上捕獲特征信息增強(qiáng)模型對(duì)目標(biāo)特征的感知能力。PTB模塊的結(jié)構(gòu)如圖所示它包含三個(gè)不同尺度的分支每個(gè)分支使用不同大小的卷積核來(lái)捕獲不同尺度的特征信息然后通過(guò)注意力機(jī)制融合這些特征。PTB模塊的具體實(shí)現(xiàn)如下classPTB(nn.Module):def__init__(self,channels):super().__init__()self.channelschannels# 17. 多尺度卷積分支self.conv1nn.Conv2d(channels,channels,kernel_size1,biasFalse)self.conv3nn.Conv2d(channels,channels,kernel_size3,padding1,biasFalse)self.conv5nn.Conv2d(channels,channels,kernel_size5,padding2,biasFalse)# 18. 注意力機(jī)制self.attentionnn.Sequential(nn.Conv2d(channels*3,channels,kernel_size1,biasFalse),nn.ReLU(inplaceTrue),nn.Conv2d(channels,channels*3,kernel_size1,biasFalse),nn.Sigmoid())# 19. 輸出卷積self.output_convnn.Conv2d(channels*3,channels,kernel_size1,biasFalse)defforward(self,x):# 20. 多尺度特征提取feat1self.conv1(x)feat3self.conv3(x)feat5self.conv5(x)# 21. 特征拼接concat_feattorch.cat([feat1,feat3,feat5],dim1)# 22. 注意力計(jì)算attention_weightsself.attention(concat_feat)attended_featconcat_feat*attention_weights# 23. 特征融合outself.output_conv(attended_feat)# 24. 殘差連接returnoutxPTB模塊通過(guò)多尺度特征提取和注意力機(jī)制能夠更好地捕獲香煙包裝在不同尺度上的特征信息特別是在包裝細(xì)節(jié)和小目標(biāo)識(shí)別方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。在香煙包裝識(shí)別任務(wù)中這種模塊有助于區(qū)分相似品牌包裝之間的細(xì)微差異。3.3 改進(jìn)后的YOLOv11整體架構(gòu)基于CSP和PTB的改進(jìn)YOLOv11模型整體架構(gòu)如圖所示。我們?cè)诠歉删W(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)中引入了CSP結(jié)構(gòu)在特征融合階段加入了PTB模塊以增強(qiáng)模型對(duì)香煙包裝特征的提取能力。具體來(lái)說(shuō)我們?cè)诠歉删W(wǎng)絡(luò)的C3模塊中引入了CSP結(jié)構(gòu)減少了計(jì)算量的同時(shí)保留了豐富的特征信息在頸部網(wǎng)絡(luò)的PANet結(jié)構(gòu)中加入了PTB模塊增強(qiáng)了多尺度特征融合的效果在檢測(cè)頭部分我們使用了更高效的Anchor-Free檢測(cè)策略提高了對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)能力。四、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析4.1 數(shù)據(jù)集與預(yù)處理我們?cè)谧越ǖ南銦煱b數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)該數(shù)據(jù)集包含10種不同品牌的香煙包裝每種品牌約1000張圖像總計(jì)約10000張圖像。圖像采集了不同角度、光照條件和背景環(huán)境下的香煙包裝確保了數(shù)據(jù)的多樣性和代表性。數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)信息如下表所示數(shù)據(jù)集總圖像數(shù)品牌種類訓(xùn)練集驗(yàn)證集測(cè)試集香煙包裝數(shù)據(jù)集1000010700015001500在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段我們對(duì)所有圖像進(jìn)行了歸一化處理將像素值縮放到[0,1]范圍內(nèi)并采用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略包括隨機(jī)翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、裁剪和顏色抖動(dòng)等以增加模型的泛化能力。4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)我們采用平均精度均值mAP和檢測(cè)速度FPS作為評(píng)價(jià)指標(biāo)其中mAP0.5表示IoU閾值為0.5時(shí)的平均精度mAP0.5:0.95表示IoU閾值從0.5到0.95時(shí)的平均精度平均值。公式如下m A P 1 n ∑ i 1 n A P i mAP frac{1}{n}sum_{i1}^{n} AP_imAPn1?i1∑n?APi?其中A P i AP_iAPi?表示第i ii類別的平均精度n nn表示類別總數(shù)。A P ∑ t 0 1 P r e c i s i o n ( t ) × Δ r e c a l l AP sum_{t0}^{1} Precision(t) imes Delta recallAPt0∑1?Precision(t)×Δrecall其中P r e c i s i o n ( t ) Precision(t)Precision(t)表示在召回率為t tt時(shí)的精度Δ r e c a l l Delta recallΔrecall是召回率的步長(zhǎng)。這些指標(biāo)能夠全面評(píng)估模型的檢測(cè)精度和速度對(duì)于實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景具有重要意義。4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析我們?cè)谙嗤膶?shí)驗(yàn)環(huán)境下比較了原始YOLOv11和改進(jìn)后的CSP-PTB-YOLOv11模型在香煙包裝數(shù)據(jù)集上的性能結(jié)果如下表所示模型mAP0.5mAP0.5:0.95FPS參數(shù)量YOLOv11原始版0.8420.6238528.5MCSP-PTB-YOLOv110.8910.6857832.1M從表中可以看出改進(jìn)后的CSP-PTB-YOLOv11模型在mAP0.5和mAP0.5:0.95指標(biāo)上分別提升了5.8%和9.9%表明模型在檢測(cè)精度上有顯著提升。雖然FPS略有下降從85降至78但仍保持較高的檢測(cè)速度滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用需求。為了進(jìn)一步分析模型性能的提升我們可視化了不同模型的特征圖如圖所示。從圖中可以看出改進(jìn)后的模型能夠更好地捕獲香煙包裝的紋理和顏色特征特別是在相似品牌包裝的區(qū)分上表現(xiàn)更好。4.4 消融實(shí)驗(yàn)為了驗(yàn)證CSP和PTB模塊的有效性我們進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下表所示模型配置mAP0.5mAP0.5:0.95FPS原始YOLOv110.8420.62385CSP0.8670.64882PTB0.8780.66380CSPPTB0.8910.68578從表中可以看出單獨(dú)引入CSP或PTB模塊都能提升模型性能而兩者結(jié)合使用時(shí)效果最佳表明CSP和PTB模塊在特征提取和融合方面具有互補(bǔ)性。五、結(jié)論與展望本文提出了一種基于CSP-PTB優(yōu)化的改進(jìn)YOLOv11模型用于香煙包裝識(shí)別與分類任務(wù)。通過(guò)引入CSP結(jié)構(gòu)減少計(jì)算量并保留豐富特征信息結(jié)合PTB模塊增強(qiáng)多尺度特征融合能力模型在保持較高檢測(cè)速度的同時(shí)顯著提升了檢測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的模型在自建香煙包裝數(shù)據(jù)集上取得了89.1%的mAP0.5相比原始YOLOv11提升了5.8%同時(shí)保持了78FPS的檢測(cè)速度滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用需求。未來(lái)的工作可以從以下幾個(gè)方面展開(kāi)擴(kuò)大數(shù)據(jù)集規(guī)模增加更多品牌和類型的香煙包裝提高模型的泛化能力探索更高效的特征融合策略進(jìn)一步提升模型性能研究模型壓縮和加速方法使模型能夠在邊緣設(shè)備上高效運(yùn)行將模型應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景如智能零售、市場(chǎng)監(jiān)管等驗(yàn)證其實(shí)用價(jià)值。通過(guò)持續(xù)優(yōu)化和改進(jìn)我們相信基于深度學(xué)習(xí)的香煙包裝識(shí)別技術(shù)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用為智能零售和市場(chǎng)監(jiān)管提供有力支持。