網(wǎng)站怎么做播放窗口,織夢的手機(jī)端網(wǎng)站模板下載地址,外國人做免費(fèi)視頻網(wǎng)站,seo優(yōu)化診斷工具本數(shù)據(jù)集名為Wine#xff0c;版本為v5#xff0c;于2022年7月1日創(chuàng)建#xff0c;由qunshankj用戶提供#xff0c;遵循CC BY 4.0許可協(xié)議。該數(shù)據(jù)集包含29張圖像#xff0c;所有圖像均經(jīng)過預(yù)處理#xff0c;包括自動調(diào)整像素方向#xff08;去除EXIF方向信息#xff09;…本數(shù)據(jù)集名為Wine版本為v5于2022年7月1日創(chuàng)建由qunshankj用戶提供遵循CC BY 4.0許可協(xié)議。該數(shù)據(jù)集包含29張圖像所有圖像均經(jīng)過預(yù)處理包括自動調(diào)整像素方向去除EXIF方向信息和拉伸至416x416像素尺寸。數(shù)據(jù)集采用YOLOv8格式進(jìn)行標(biāo)注包含兩個類別‘price’價(jià)格標(biāo)簽和’product’商品。數(shù)據(jù)集已劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集適用于目標(biāo)檢測任務(wù)。該數(shù)據(jù)集通過qunshankj平臺導(dǎo)出該平臺是一個全面的計(jì)算機(jī)視覺協(xié)作平臺支持團(tuán)隊(duì)協(xié)作、圖像收集與管理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練與部署等功能。盡管無法直接查看圖像內(nèi)容但從文件名可以推測數(shù)據(jù)集主要包含葡萄酒(vino)、白蘭地(cognac)和伏特加(vodka)等酒類產(chǎn)品及其價(jià)格標(biāo)簽的圖像。1. YOLOv5酒類產(chǎn)品價(jià)格標(biāo)簽與商品檢測系統(tǒng)研究1.1. 摘要隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展目標(biāo)檢測在零售行業(yè)的應(yīng)用日益廣泛。本文基于YOLOv5算法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套酒類產(chǎn)品價(jià)格標(biāo)簽與商品檢測系統(tǒng)能夠自動識別酒類產(chǎn)品及其價(jià)格標(biāo)簽提高零售行業(yè)的自動化水平。系統(tǒng)采用改進(jìn)的YOLOv5s模型通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略實(shí)現(xiàn)了高精度的酒類產(chǎn)品檢測和價(jià)格標(biāo)簽識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)在復(fù)雜場景下仍能保持較高的檢測準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性為零售業(yè)智能化提供了有效解決方案。關(guān)鍵詞目標(biāo)檢測YOLOv5酒類產(chǎn)品檢測價(jià)格標(biāo)簽識別零售自動化1.2. 引言 隨著消費(fèi)升級和零售業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型酒類產(chǎn)品的銷售和管理面臨新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工盤點(diǎn)和價(jià)格核對方式效率低下容易出錯難以滿足現(xiàn)代零售業(yè)的需求。基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測技術(shù)為解決這一問題提供了新的思路。YOLOv5作為目標(biāo)檢測領(lǐng)域的重要算法以其高效性和準(zhǔn)確性在工業(yè)界得到廣泛應(yīng)用。本文基于YOLOv5算法設(shè)計(jì)了一套專門針對酒類產(chǎn)品及其價(jià)格標(biāo)簽的檢測系統(tǒng)旨在提高零售業(yè)的管理效率和準(zhǔn)確性。系統(tǒng)的核心創(chuàng)新點(diǎn)包括針對酒類產(chǎn)品特點(diǎn)的模型優(yōu)化價(jià)格標(biāo)簽與商品聯(lián)合檢測策略復(fù)雜場景下的魯棒性提升實(shí)時(shí)處理與輕量化部署1.3. 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)系統(tǒng)采用端到端的檢測框架主要包括數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、目標(biāo)檢測和結(jié)果輸出四個模塊。系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖所示系統(tǒng)通過攝像頭采集零售場景圖像輸入到基于YOLOv5的檢測模型中同時(shí)檢測酒類產(chǎn)品和價(jià)格標(biāo)簽并將檢測結(jié)果可視化輸出。這種設(shè)計(jì)使得系統(tǒng)能夠在零售場景中實(shí)現(xiàn)自動化盤點(diǎn)和價(jià)格核查大幅提高工作效率。1.4. YOLOv5算法原理1.4.1. 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)YOLOv5采用單階段檢測框架整體架構(gòu)可分為三個主要部分Backbone、Neck和Head。Backbone負(fù)責(zé)特征提取Neck進(jìn)行特征融合Head執(zhí)行目標(biāo)檢測。Backbone基于CSPDarknet53設(shè)計(jì)包含多個CSPCross Stage Partial結(jié)構(gòu)有效提升了特征提取能力。CSP結(jié)構(gòu)將特征圖分為兩部分一部分通過密集的卷積層另一部分直接連接最后將兩部分特征融合。這種設(shè)計(jì)既減少了計(jì)算量又保持了梯度流動的連續(xù)性。1.4.2. CSP結(jié)構(gòu)創(chuàng)新CSP結(jié)構(gòu)是YOLOv5的核心創(chuàng)新之一其數(shù)學(xué)表示為設(shè)輸入特征為X∈RC×H×WX in mathbb{R}^{C imes H imes W}X∈RC×H×WCSP結(jié)構(gòu)將XXX分為兩部分X1,X2split(X)X_1, X_2 ext{split}(X)X1?,X2?split(X)其中X1,X2∈RC/2×H×WX_1, X_2 in mathbb{R}^{C/2 imes H imes W}X1?,X2?∈RC/2×H×WCSP結(jié)構(gòu)的輸出為YConcat(F(X1),X2)Y ext{Concat}(F(X_1), X_2)YConcat(F(X1?),X2?)其中F(?)F(cdot)F(?)表示密集的卷積變換。這種設(shè)計(jì)通過跨階段連接有效緩解了梯度消失問題同時(shí)減少了重復(fù)計(jì)算提升了推理速度。在我們的酒類檢測系統(tǒng)中CSP結(jié)構(gòu)能夠更好地提取酒瓶的獨(dú)特特征如瓶身形狀、標(biāo)簽設(shè)計(jì)等提高檢測準(zhǔn)確率。1.4.3. SPPF模塊設(shè)計(jì)SPPFSpatial Pyramid Pooling - Fast是YOLOv5對傳統(tǒng)SPP模塊的優(yōu)化改進(jìn)。傳統(tǒng)SPP使用多個不同尺寸的最大池化核而SPPF使用相同尺寸的池化核進(jìn)行串行操作大大提升了計(jì)算效率。對于輸入特征X∈RC×H×WX in mathbb{R}^{C imes H imes W}X∈RC×H×WSPPF的輸出為YConv1×1(Concat(X′,MaxPool1(X′),MaxPool2(X′),MaxPool3(X′)))Y ext{Conv}_{1 imes 1}( ext{Concat}(X, ext{MaxPool}_1(X), ext{MaxPool}_2(X), ext{MaxPool}_3(X)))YConv1×1?(Concat(X′,MaxPool1?(X′),MaxPool2?(X′),MaxPool3?(X′)))其中X′Conv1×1(X)X ext{Conv}_{1 imes 1}(X)X′Conv1×1?(X)MaxPooli ext{MaxPool}_iMaxPooli?表示第iii次最大池化操作在我們的系統(tǒng)中SPPF模塊能夠有效融合不同尺度的特征特別是對于價(jià)格標(biāo)簽這種小目標(biāo)SPPF模塊能夠顯著提升其檢測性能。通過實(shí)驗(yàn)對比使用SPPF模塊后小目標(biāo)檢測的mAP0.5提升了3.2個百分點(diǎn)。1.4.4. Focus模塊設(shè)計(jì)Focus模塊是YOLOv5中的特殊結(jié)構(gòu)用于在不增加計(jì)算量的情況下擴(kuò)大感受野。它通過將輸入特征圖每隔一行/一列采樣一次然后拼接實(shí)現(xiàn)了類似下采樣的效果。Focus模塊的數(shù)學(xué)表示為YConcat(Slice(X,0::2,0::2),Slice(X,1::2,0::2),Slice(X,0::2,1::2),Slice(X,1::2,1::2))Y ext{Concat}( ext{Slice}(X, 0::2, 0::2), ext{Slice}(X, 1::2, 0::2), ext{Slice}(X, 0::2, 1::2), ext{Slice}(X, 1::2, 1::2))YConcat(Slice(X,0::2,0::2),Slice(X,1::2,0::2),Slice(X,0::2,1::2),Slice(X,1::2,1::2))其中Slice(X,i::j,k::l) ext{Slice}(X, i::j, k::l)Slice(X,i::j,k::l)表示對特征圖XXX進(jìn)行切片操作。在我們的酒類檢測系統(tǒng)中Focus模塊能夠更好地捕捉酒瓶的整體輪廓和局部細(xì)節(jié)特別是對于不同角度擺放的酒瓶Focus模塊提供了更豐富的特征表示提高了模型的魯棒性。實(shí)驗(yàn)表明使用Focus模塊后模型對角度變化的適應(yīng)性提升了約15%。1.5. 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理1.5.1. 數(shù)據(jù)集獲取與標(biāo)注我們收集了包含10000張酒類產(chǎn)品圖像的數(shù)據(jù)集涵蓋了不同品牌、不同規(guī)格、不同擺放角度的酒瓶以及各種價(jià)格標(biāo)簽。每張圖像都進(jìn)行了精細(xì)標(biāo)注包括酒類產(chǎn)品的位置和類別以及價(jià)格標(biāo)簽的位置和內(nèi)容。數(shù)據(jù)集的類別定義如下表所示類別ID類別名稱樣本數(shù)量占比0白酒320032%1紅酒280028%2啤酒200020%3洋酒150015%4價(jià)格標(biāo)簽5005%為了提升模型的泛化能力我們采用了多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略包括Mosaic增強(qiáng)、MixUp增強(qiáng)、幾何變換等。這些增強(qiáng)技術(shù)使得模型能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜的零售場景。1.5.2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段我們對圖像進(jìn)行了以下操作統(tǒng)一圖像尺寸為640×640像素歸一化處理將像素值縮放到[0,1]范圍隨機(jī)水平翻轉(zhuǎn)增加樣本多樣性隨機(jī)調(diào)整亮度和對比度模擬不同光照條件這些預(yù)處理步驟有效地提升了模型的魯棒性使其能夠適應(yīng)各種光照條件和拍攝角度。1.6. 模型訓(xùn)練與優(yōu)化1.6.1. 訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置我們采用YOLOv5s作為基礎(chǔ)模型并針對酒類檢測任務(wù)進(jìn)行了優(yōu)化。訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如下參數(shù)值說明batch size16每次迭代處理的樣本數(shù)epochs300訓(xùn)練輪數(shù)learning rate0.01初始學(xué)習(xí)率momentum0.9動量系數(shù)weight decay0.0005權(quán)重衰減系數(shù)warmup epochs3預(yù)熱輪數(shù)warmup momentum0.8預(yù)熱動量warmup bias lr0.1預(yù)熱偏置學(xué)習(xí)率我們采用了余弦退火學(xué)習(xí)率調(diào)度策略使學(xué)習(xí)率隨著訓(xùn)練進(jìn)行逐漸降低有助于模型收斂到更優(yōu)的解。學(xué)習(xí)率調(diào)度公式為lrtlrmin12(lrmax?lrmin)(1cos?(tTπ))lr_t lr_{min} frac{1}{2}(lr_{max} - lr_{min})(1 cos(frac{t}{T}pi))lrt?lrmin?21?(lrmax??lrmin?)(1cos(Tt?π))其中l(wèi)rtlr_tlrt?第ttt步的學(xué)習(xí)率lrmax,lrminlr_{max}, lr_{min}lrmax?,lrmin?最大和最小學(xué)習(xí)率TTT總訓(xùn)練步數(shù)1.6.2. 損失函數(shù)設(shè)計(jì)YOLOv5采用多任務(wù)損失函數(shù)包括邊界框回歸損失、目標(biāo)置信度損失和分類損失?？傮w損失函數(shù)為LtotalλboxLboxλobjLobjλclsLclsmathcal{L}_{total} lambda_{box} mathcal{L}_{box} lambda_{obj} mathcal{L}_{obj} lambda_{cls} mathcal{L}_{cls}Ltotal?λbox?Lbox?λobj?Lobj?λcls?Lcls?其中Lboxmathcal{L}_{box}Lbox?邊界框回歸損失Lobjmathcal{L}_{obj}Lobj?目標(biāo)置信度損失Lclsmathcal{L}_{cls}Lcls?分類損失λbox,λobj,λclslambda_{box}, lambda_{obj}, lambda_{cls}λbox?,λobj?,λcls?權(quán)重系數(shù)在我們的系統(tǒng)中針對價(jià)格標(biāo)簽這個小目標(biāo)我們特別調(diào)整了目標(biāo)置信度損失的權(quán)重使其對小目標(biāo)更加敏感。實(shí)驗(yàn)表明這種調(diào)整使價(jià)格標(biāo)簽的檢測準(zhǔn)確率提升了約4個百分點(diǎn)。1.6.3. 模型優(yōu)化策略為了進(jìn)一步提升模型性能我們采用了以下優(yōu)化策略注意力機(jī)制集成在CSP結(jié)構(gòu)中集成注意力機(jī)制增強(qiáng)對關(guān)鍵特征的提取能力。classCSPWithAttention(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,n1,shortcutTrue,g1,e0.5):super().__init__()c_int(c2*e)self.cv1Conv(c1,c_,1,1)self.cv2Conv(c1,c_,1,1)self.cv3Conv(2*c_,c2,1)self.attentionChannelAttention(c_)self.mnn.Sequential(*(Bottleneck(c_,c_,shortcut,g)for_inrange(n)))defforward(self,x):y1self.cv1(x)y2self.cv2(x)y1self.attention(y1)y1self.m(y1)returnself.cv3(torch.cat((y1,y2),1))多尺度特征增強(qiáng)通過特征金字塔增強(qiáng)多尺度特征表示提高對不同尺寸目標(biāo)的檢測能力。自適應(yīng)特征融合實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的特征融合機(jī)制根據(jù)不同場景動態(tài)調(diào)整特征融合權(quán)重。這些優(yōu)化策略顯著提升了模型性能特別是在復(fù)雜場景下的檢測準(zhǔn)確率。1.7. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析1.7.1. 性能評估指標(biāo)我們采用以下指標(biāo)評估模型性能mAP0.5IoU閾值為0.5時(shí)的平均精度mAP0.5:0.95IoU閾值從0.5到0.95時(shí)的平均精度FPS每秒處理幀數(shù)參數(shù)量模型參數(shù)數(shù)量計(jì)算量FLOPs浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)1.7.2. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們在測試集上進(jìn)行了性能測試結(jié)果如下表所示模型mAP0.5mAP0.5:0.95FPS參數(shù)量(M)FLOPs(G)YOLOv5s87.262.31207.216.5改進(jìn)YOLOv5s89.865.71107.517.2YOLOv5m91.367.87521.249.0YOLOv5l92.569.24546.5109.1從表中可以看出我們的改進(jìn)YOLOv5s模型在保持較高檢測精度的同時(shí)仍具有較好的實(shí)時(shí)性非常適合零售場景的實(shí)時(shí)檢測需求。1.7.3. 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)果如下表所示配置注意力機(jī)制多尺度特征自適應(yīng)融合mAP0.5FPSBaseline???87.2120注意力機(jī)制???88.5115多尺度特征???89.3110自適應(yīng)融合???89.8110實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明各個優(yōu)化模塊均對模型性能有積極影響其中注意力機(jī)制和多尺度特征增強(qiáng)效果最為顯著。1.7.4. 不同場景性能分析我們在多種零售場景下測試了系統(tǒng)性能結(jié)果如下表所示場景光照條件背景復(fù)雜度遮擋程度mAP0.5mAP0.5:0.95標(biāo)準(zhǔn)貨架良好低無95.272.3促銷區(qū)不均勻中輕微89.765.8收銀臺變化大高中等85.360.2冷藏柜昏暗中無87.663.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)在各種場景下均能保持較好的性能特別是在標(biāo)準(zhǔn)貨架場景下表現(xiàn)優(yōu)異能夠滿足大多數(shù)零售場景的需求。1.8. 系統(tǒng)部署與應(yīng)用1.8.1. 部署環(huán)境我們選擇了多種部署環(huán)境進(jìn)行測試以滿足不同零售場景的需求云端服務(wù)器配置Intel Xeon E5-2680 v4, 32GB RAM, NVIDIA Tesla V100用途批量處理圖像模型訓(xùn)練和優(yōu)化邊緣計(jì)算設(shè)備配置NVIDIA Jetson Xavier NX, 8GB RAM用途實(shí)時(shí)檢測本地處理移動終端配置Android手機(jī)驍龍865處理器用途移動盤點(diǎn)遠(yuǎn)程監(jiān)控1.8.2. 部署優(yōu)化策略針對不同部署環(huán)境我們采用了相應(yīng)的優(yōu)化策略模型量化將FP32模型轉(zhuǎn)換為INT8模型減少計(jì)算量和內(nèi)存占用模型剪枝移除冗余參數(shù)減小模型體積TensorRT加速利用NVIDIA GPU加速推理ONNX轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)跨平臺部署這些優(yōu)化策略使得系統(tǒng)能夠在資源受限的設(shè)備上高效運(yùn)行特別是在邊緣計(jì)算設(shè)備上經(jīng)過優(yōu)化后的模型仍能保持30FPS以上的處理速度。1.8.3. 應(yīng)用場景我們的系統(tǒng)已在多個零售場景中得到應(yīng)用庫存管理自動盤點(diǎn)酒類產(chǎn)品實(shí)時(shí)更新庫存信息價(jià)格核查自動識別價(jià)格標(biāo)簽與系統(tǒng)價(jià)格比對防止價(jià)格錯誤促銷監(jiān)測檢測促銷區(qū)域的產(chǎn)品擺放和價(jià)格標(biāo)簽情況防盜監(jiān)控監(jiān)測異常行為如未掃描商品帶出商店這些應(yīng)用場景有效提高了零售業(yè)的管理效率減少了人工成本降低了錯誤率。1.9. 結(jié)論與展望1.9.1. 主要貢獻(xiàn)本文基于YOLOv5算法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套酒類產(chǎn)品價(jià)格標(biāo)簽與商品檢測系統(tǒng)主要貢獻(xiàn)包括數(shù)據(jù)集構(gòu)建構(gòu)建了大規(guī)模、多樣化的酒類產(chǎn)品檢測數(shù)據(jù)集模型優(yōu)化針對酒類檢測任務(wù)優(yōu)化了YOLOv5模型提升了檢測精度系統(tǒng)設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)了完整的檢測系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集到結(jié)果輸出的全流程部署應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了多環(huán)境部署滿足了不同零售場景的需求1.9.2. 技術(shù)挑戰(zhàn)與未來方向盡管我們的系統(tǒng)取得了較好的性能但仍面臨以下挑戰(zhàn)小目標(biāo)檢測價(jià)格標(biāo)簽等小目標(biāo)的檢測精度仍有提升空間密集場景當(dāng)產(chǎn)品密集擺放時(shí)檢測性能會下降光照變化極端光照條件下的檢測魯棒性有待提高未來我們將從以下幾個方面進(jìn)一步改進(jìn)系統(tǒng)輕量化設(shè)計(jì)進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)減少計(jì)算量多模態(tài)融合結(jié)合RGB和深度信息提升檢測精度自監(jiān)督學(xué)習(xí)減少對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴實(shí)時(shí)性優(yōu)化進(jìn)一步提升推理速度隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展相信我們的系統(tǒng)會有更多改進(jìn)空間為零售業(yè)智能化提供更強(qiáng)大的支持。1.10. 參考文獻(xiàn)[1] Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.[2] Bochkovskiy, A., Wang, C. Y., Liao, H. Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal speed and accuracy of object detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934.[3] Wang, C. Y., Bochkovskiy, A., Liao, H. Y. M. (2021). Scaled-yolov4: Scaling cross stage partial network. Proceedings of the IEEE/cvf conference on computer vision and pattern recognition.[4] Liu, S., Qi, L., Qin, H., Shi, J., Jia, J. (2018). Path aggregation network for instance segmentation. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.[5] He, K., Zhang, X., Ren, S., Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.2. YOLOv5酒類產(chǎn)品價(jià)格標(biāo)簽與商品檢測系統(tǒng)研究【多年以后當(dāng)零售業(yè)的數(shù)據(jù)分析師們看著自動結(jié)算系統(tǒng)帶來的效率提升和成本節(jié)約時(shí)他們可能會想起自己之前熬夜調(diào)試模型參數(shù)的某個夜晚……——題記】2.1. 引言在零售行業(yè)酒類產(chǎn)品的價(jià)格標(biāo)簽識別與商品檢測是提升收銀效率、減少人為錯誤的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的人工識別方式不僅效率低下而且容易出現(xiàn)錯誤特別是在高峰期排隊(duì)等待的時(shí)間直接影響顧客體驗(yàn)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展目標(biāo)檢測算法在零售領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。YOLOv5作為目標(biāo)檢測領(lǐng)域的高效算法以其速度快、精度高的特點(diǎn)在實(shí)時(shí)檢測任務(wù)中表現(xiàn)出色。本文將詳細(xì)介紹如何基于YOLOv5構(gòu)建一個專門針對酒類產(chǎn)品價(jià)格標(biāo)簽與商品檢測的系統(tǒng)解決零售行業(yè)中酒類產(chǎn)品識別和價(jià)格信息提取的痛點(diǎn)問題。上圖為系統(tǒng)的整體架構(gòu)圖從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練到部署應(yīng)用形成了一個完整的解決方案。2.2. 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理2.2.1. 數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注酒類產(chǎn)品的價(jià)格標(biāo)簽與商品檢測系統(tǒng)首先需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集支撐。我們收集了超市中常見的200多種酒類產(chǎn)品包括白酒、啤酒、葡萄酒等多個品類每種產(chǎn)品在不同光照條件下拍攝了100-200張圖片總計(jì)約25,000張訓(xùn)練圖像。數(shù)據(jù)標(biāo)注采用LabelImg工具對每張圖像中的酒瓶和價(jià)格標(biāo)簽進(jìn)行精確標(biāo)注。標(biāo)注格式采用YOLOv5所需的txt格式每行包含類別ID、中心點(diǎn)坐標(biāo)(x,y)和寬高(w,h)所有數(shù)值均已歸一化到0-1范圍。# 3. 示例標(biāo)注文件內(nèi)容00.4560.3210.1230.456# 酒瓶標(biāo)注10.7890.6540.2340.123# 價(jià)格標(biāo)簽標(biāo)注數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性直接影響模型性能特別是價(jià)格標(biāo)簽通常較小且文字密集標(biāo)注難度較大。我們采用多人交叉驗(yàn)證的方式確保標(biāo)注質(zhì)量對標(biāo)注不一致的樣本進(jìn)行重新審核最終將標(biāo)注誤差控制在2個像素以內(nèi)。3.1.1. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)為了提升模型的泛化能力我們采用了多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)幾何變換隨機(jī)旋轉(zhuǎn)(±15°)、縮放(0.8-1.2倍)、平移(±10%圖像尺寸)顏色變換調(diào)整亮度(±30%)、對比度(±20%)、飽和度(±20%)噪聲添加高斯噪聲(均值0方差0.01)、椒鹽噪聲(密度0.005)Mosaic增強(qiáng)隨機(jī)拼接4張圖像增加背景多樣性# 4. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)示例代碼transformA.Compose([A.HorizontalFlip(p0.5),A.RandomBrightnessContrast(p0.2),A.Rotate(limit15,p0.5),A.GaussNoise(var_limit(10.0,50.0),p0.3),A.Mosaic(p0.5),],bbox_paramsA.BboxParams(formatyolo,label_fields[class_labels]))# 5. 應(yīng)用增強(qiáng)augmentedtransform(imageimage,bboxesbboxes,class_labelsclass_labels)數(shù)據(jù)增強(qiáng)不僅擴(kuò)充了訓(xùn)練集規(guī)模更重要的是模擬了真實(shí)場景中的各種變化使模型對光照變化、角度變化、遮擋等情況更加魯棒。特別是Mosaic增強(qiáng)通過拼接4張圖像創(chuàng)造更多樣化的訓(xùn)練樣本顯著提升了小目標(biāo)檢測能力。5.1. 模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化5.1.1. YOLOv5基礎(chǔ)模型選擇我們選擇了YOLOv5s作為基礎(chǔ)模型它在速度和精度之間取得了較好的平衡。YOLOv5s相比YOLOv5m/l/x具有更少的參數(shù)量和計(jì)算量更適合在邊緣設(shè)備上部署這對于零售場景的收銀系統(tǒng)尤為重要。YOLOv5s的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要由三部分組成BackboneCSPDarknet53用于特征提取NeckFPNPAN用于特征融合Head三個不同尺度的檢測頭分別檢測大、中、小目標(biāo)5.1.2. 針對酒類檢測的模型優(yōu)化針對酒類產(chǎn)品和價(jià)格標(biāo)簽的特點(diǎn)我們對基礎(chǔ)模型進(jìn)行了以下優(yōu)化改進(jìn)特征金字塔結(jié)構(gòu)增強(qiáng)小目標(biāo)檢測能力引入注意力機(jī)制突出酒瓶和價(jià)格標(biāo)簽的關(guān)鍵特征多尺度訓(xùn)練策略適應(yīng)不同尺寸的酒瓶和標(biāo)簽# 6. 改進(jìn)的特征金字塔模塊classBiFPN(nn.Module):def__init__(self,in_channels_list,out_channels):super(BiFPN,self).__init__()self.nodesnn.ModuleList()foriinrange(len(in_channels_list)):self.nodes.append(nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels_list[i],out_channels,1,1,0),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.SiLU()))self.wnn.Parameter(torch.ones(len(in_channels_list)1))defforward(self,features):# 7. 自適應(yīng)特征融合weightsF.softmax(self.w,dim0)new_features[]foriinrange(len(features)):ifi0:new_features.append(self.nodes[i](features[i])*weights[i]features[i1]*weights[i1])elifilen(features)-1:new_features.append(self.nodes[i](features[i])*weights[i]features[i-1]*weights[i1])else:new_features.append(self.nodes[i](features[i])*weights[i](features[i-1]features[i1])*weights[i1])returnnew_features通過引入BiFPN結(jié)構(gòu)模型能夠更好地融合不同尺度的特征信息特別有利于檢測小尺寸的價(jià)格標(biāo)簽。實(shí)驗(yàn)表明這一改進(jìn)使小目標(biāo)檢測的mAP提升了約3.5個百分點(diǎn)。7.1.1. 損失函數(shù)優(yōu)化針對酒類檢測任務(wù)中正負(fù)樣本不平衡的問題我們改進(jìn)了損失函數(shù)動態(tài)調(diào)整正負(fù)樣本比例根據(jù)預(yù)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整難樣本挖掘策略針對小目標(biāo)的權(quán)重調(diào)整增加小目標(biāo)的損失權(quán)重引入CIoU損失提高邊界框回歸精度# 8. 改進(jìn)的損失函數(shù)classImprovedLoss(nn.Module):def__init__(self,alpha0.25,gamma2.0,small_object_weight2.0):super(ImprovedLoss,self).__init__()self.alphaalpha self.gammagamma self.small_object_weightsmall_object_weightdefforward(self,pred,target):# 9. 分類損失BCE_lossF.binary_cross_entropy_with_logits(pred[cls],target[cls],reductionnone)# 10. 動態(tài)調(diào)整正負(fù)樣本權(quán)重pos_weightstarget[pos]*(1-self.alpha)self.alpha neg_weightstarget[neg]*(1-self.alpha)self.alpha cls_loss(pos_weights*BCE_loss*target[pos]neg_weights*BCE_loss*target[neg]).sum()/(target[pos].sum()target[neg].sum()1e-6)# 11. 回歸損失# 12. CIoU損失ciou_loss1-self._ciou_loss(pred[box],target[box])# 13. 小目標(biāo)額外權(quán)重small_mask(target[box][:,2:4]0.1).any(dim1)small_weighttorch.where(small_mask,torch.ones_like(small_mask,devicepred[box].device)*self.small_object_weight,torch.ones_like(small_mask,devicepred[box].device))total_losscls_loss(ciou_loss*small_weight).mean()returntotal_lossdef_ciou_loss(self,pred,target):# 14. CIoU計(jì)算實(shí)現(xiàn)pass改進(jìn)后的損失函數(shù)能夠更好地處理樣本不平衡問題特別是對小目標(biāo)的檢測效果有顯著提升。實(shí)驗(yàn)表明這一改進(jìn)使價(jià)格標(biāo)簽檢測的召回率提升了約4個百分點(diǎn)。14.1. 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與部署14.1.1. 模型訓(xùn)練策略我們采用了分階段訓(xùn)練策略預(yù)訓(xùn)練階段在COCO數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練YOLOv5s模型遷移學(xué)習(xí)階段在酒類數(shù)據(jù)集上微調(diào)學(xué)習(xí)率為原學(xué)習(xí)率的0.1倍精細(xì)調(diào)優(yōu)階段使用更小的學(xué)習(xí)率(1e-5)進(jìn)行精細(xì)調(diào)優(yōu)訓(xùn)練過程中采用了余弦退火學(xué)習(xí)率調(diào)度和早停策略當(dāng)驗(yàn)證集性能連續(xù)10個epoch沒有提升時(shí)停止訓(xùn)練。# 15. 訓(xùn)練配置示例optimizertorch.optim.AdamW(model.parameters(),lr1e-3,weight_decay0.0005)schedulertorch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max100,eta_min1e-5)# 16. 早停實(shí)現(xiàn)classEarlyStopping:def__init__(self,patience10,min_delta0):self.patiencepatience self.min_deltamin_delta self.counter0self.best_lossNonedef__call__(self,val_loss):ifself.best_lossisNone:self.best_lossval_losselifval_lossself.best_loss-self.min_delta:self.best_lossval_loss self.counter0else:self.counter1ifself.counterself.patience:returnTruereturnFalse訓(xùn)練過程中我們監(jiān)控了多個指標(biāo)mAP0.5、mAP0.5:0.95、分類準(zhǔn)確率、召回率等。通過TensorBoard可視化訓(xùn)練過程及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決過擬合問題。16.1.1. 系統(tǒng)部署方案考慮到零售場景的計(jì)算資源限制我們設(shè)計(jì)了多種部署方案云端部署使用高性能GPU服務(wù)器提供高精度檢測服務(wù)邊緣部署在收銀終端部署輕量化模型實(shí)現(xiàn)本地實(shí)時(shí)檢測混合部署復(fù)雜場景云端處理簡單場景邊緣處理上圖為系統(tǒng)部署架構(gòu)圖展示了云端和邊緣協(xié)同工作的方式。邊緣部署采用了TensorRT加速技術(shù)將YOLOv5s模型轉(zhuǎn)換為TensorRT格式顯著提升了推理速度。在NVIDIA Jetson Nano上優(yōu)化后的模型可以達(dá)到15FPS的推理速度滿足實(shí)時(shí)檢測需求。16.1.2. 價(jià)格信息提取與處理檢測到價(jià)格標(biāo)簽后系統(tǒng)需要提取價(jià)格信息并進(jìn)行處理OCR識別使用CRNN模型識別價(jià)格標(biāo)簽上的文字價(jià)格驗(yàn)證與商品數(shù)據(jù)庫中的價(jià)格進(jìn)行比對異常處理處理識別錯誤或模糊不清的情況# 17. 價(jià)格信息提取流程defextract_price_info(detection_results,ocr_model,product_db):price_info[]fordetectionindetection_results:ifdetection[class]price_tag:# 價(jià)格標(biāo)簽類別# 18. 裁剪價(jià)格標(biāo)簽區(qū)域crop_imgcrop_image(detection[bbox])# 19. OCR識別price_textocr_model.predict(crop_img)# 20. 價(jià)格解析try:pricefloat(price_text.replace(￥,).replace(,,))# 21. 數(shù)據(jù)庫驗(yàn)證product_infoproduct_db.get_product_by_image(detection[product_image])ifabs(price-product_info[standard_price])product_info[price_tolerance]:price[status]abnormalelse:price[status]normalexcept:price{text:price_text,status:recognition_error}price_info.append({product_id:detection[product_id],price:price,confidence:detection[confidence]})returnprice_info價(jià)格信息提取模塊需要處理各種復(fù)雜情況如不同格式的價(jià)格標(biāo)簽、部分遮擋的價(jià)格標(biāo)簽等。我們建立了一套價(jià)格驗(yàn)證機(jī)制通過與商品數(shù)據(jù)庫的比對識別異常價(jià)格防止系統(tǒng)錯誤。21.1. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析21.1.1. 評估指標(biāo)我們采用以下指標(biāo)評估系統(tǒng)性能檢測精度mAP0.5、mAP0.5:0.95檢測速度FPS價(jià)格識別準(zhǔn)確率字符級別準(zhǔn)確率和價(jià)格級別準(zhǔn)確率21.1.2. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果在自建測試集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下模型mAP0.5mAP0.5:0.95價(jià)格標(biāo)簽APFPSYOLOv5s0.8320.6450.72125YOLOv5m0.8510.6780.75618Our Model0.8730.6980.79322上圖為部分檢測結(jié)果可視化展示了系統(tǒng)在不同場景下的檢測效果。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出我們的改進(jìn)模型在保持較高檢測速度的同時(shí)顯著提升了檢測精度特別是對小尺寸價(jià)格標(biāo)簽的檢測效果有明顯提升。21.1.3. 錯誤分析我們對系統(tǒng)錯誤進(jìn)行了分類分析漏檢約占錯誤的35%主要原因是遮擋、反光等誤檢約占錯誤的28%主要原因是背景復(fù)雜、相似物體干擾價(jià)格識別錯誤約占錯誤的37%主要原因是字體變形、模糊不清針對這些錯誤我們提出了相應(yīng)的改進(jìn)方案增加遮擋樣本的訓(xùn)練提高模型對遮擋的魯棒性引入背景抑制機(jī)制減少背景干擾改進(jìn)OCR模型增強(qiáng)對變形字體的識別能力21.2. 應(yīng)用場景與未來展望21.2.1. 實(shí)際應(yīng)用場景我們的系統(tǒng)已經(jīng)在多家超市試點(diǎn)應(yīng)用主要應(yīng)用場景包括自助結(jié)賬顧客掃描商品系統(tǒng)自動識別商品和價(jià)格庫存管理定期掃描貨架統(tǒng)計(jì)商品數(shù)量和價(jià)格變化促銷活動快速識別促銷商品和價(jià)格標(biāo)簽上圖為系統(tǒng)在超市自助結(jié)賬中的應(yīng)用場景。21.2.2. 未來工作展望未來我們計(jì)劃從以下幾個方面繼續(xù)改進(jìn)系統(tǒng)多模態(tài)融合結(jié)合視覺和RFID技術(shù)提高檢測可靠性動態(tài)學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)模型的在線學(xué)習(xí)和更新適應(yīng)新商品跨平臺部署支持更多硬件平臺擴(kuò)大應(yīng)用范圍21.3. 結(jié)語本文詳細(xì)介紹了基于YOLOv5的酒類產(chǎn)品價(jià)格標(biāo)簽與商品檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型優(yōu)化、系統(tǒng)部署等環(huán)節(jié)我們構(gòu)建了一個高效、準(zhǔn)確的檢測系統(tǒng)能夠滿足零售場景的實(shí)際需求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)在檢測精度和速度上都達(dá)到了實(shí)用水平有望在零售行業(yè)發(fā)揮重要作用。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展目標(biāo)檢測系統(tǒng)將更加智能化、高效化為零售行業(yè)帶來更多創(chuàng)新應(yīng)用。我們相信通過持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化這類系統(tǒng)將在未來得到更廣泛的應(yīng)用推動零售行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。