改进yolo11-dysample等200+全套创新点大全：超市购物车商品检测系统源码＆数据集全套
1.图片效果展示
项目来源 人工智能促进会 2024.10.30
注意：由于项目一直在更新迭代，上面“1.图片效果展示”和“2.视频效果展示”展示的系统图片或者视频可能为老版本，新版本在老版本的基础上升级如下：（实际效果以升级的新版本为准）
（1）适配了YOLOV11的“目标检测”模型和“实例分割”模型，通过加载相应的权重（.pt）文件即可自适应加载模型。
（2）支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别模式。
（3）支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别结果保存导出，解决手动导出（容易卡顿出现爆内存）存在的问题，识别完自动保存结果并导出到tempDir中。
（4）支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改。
另外本项目提供训练的数据集和训练教程,暂不提供权重文件（best.pt）,需要您按照教程进行训练后实现图片演示和Web前端界面演示的效果。
2.视频效果展示
2.1 视频效果展示
3.背景
研究背景与意义
随着电子商务的迅猛发展和消费者购物习惯的改变，传统超市面临着前所未有的挑战与机遇。超市购物车商品检测系统的需求日益增加，旨在提升购物体验、优化库存管理和提高运营效率。近年来，计算机视觉技术的快速进步为这一领域提供了新的解决方案，尤其是基于深度学习的目标检测算法。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而受到广泛关注，尤其是在复杂的零售环境中。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的超市购物车商品检测系统。该系统将能够实时识别购物车中的商品，提升结账效率，减少人工干预，同时为超市提供准确的库存数据。为实现这一目标，我们使用了包含13,000张图像的特定数据集，涵盖了多种商品类别，包括糖果、谷物、清洁用品、饮料、护肤品和零食等。这些商品的多样性为模型的训练提供了丰富的样本，有助于提高检测的准确性和鲁棒性。
通过对YOLOv11模型的改进，我们期望在检测速度和精度之间取得更好的平衡，尤其是在处理超市这种动态环境下的复杂场景时。该研究不仅具有重要的理论意义，推动了目标检测技术在零售领域的应用，也具有显著的实际价值，能够为超市管理者提供决策支持，提升顾客的购物体验，最终推动零售行业的智能化转型。通过构建这一系统，我们希望为未来的智能购物环境奠定基础，助力零售行业的数字化升级。
4.数据集信息展示
4.1 本项目数据集详细数据（类别数＆类别名）
nc: 10
names: [‘candy_minipralines_lindt’, ‘cereal_cheerios_honeynut’, ‘cleaning_snuggle_henkel’, ‘craft_yarn_caron_01’, ‘drink_greentea_itoen’, ‘drink_whippingcream_lucerne’, ‘lotion_essentially_nivea’, ‘pasta_lasagne_barilla’, ‘snack_biscotti_ghiott_01’, ‘snack_granolabar_naturevalley’]
该项目为【目标检测】数据集，请在【训练教程和Web端加载模型教程（第三步）】这一步的时候按照【目标检测】部分的教程来训练
4.2 本项目数据集信息介绍
本项目数据集信息介绍
本项目所使用的数据集名为“Grocery”，旨在为改进YOLOv11的超市购物车商品检测系统提供丰富的训练素材。该数据集包含10个不同类别的商品，涵盖了超市中常见的多种商品类型，以便于系统在实际应用中能够准确识别和分类。这10个类别分别为：迷你巧克力糖（candy_minipralines_lindt）、蜂蜜坚果麦片（cereal_cheerios_honeynut）、清洁剂（cleaning_snuggle_henkel）、手工纱线（craft_yarn_caron_01）、绿茶饮料（drink_greentea_itoen）、鲜奶油饮料（drink_whippingcream_lucerne）、护肤乳液（lotion_essentially_nivea）、千层面（pasta_lasagne_barilla）、意大利饼干（snack_biscotti_ghiott_01）以及谷物能量棒（snack_granolabar_naturevalley）。
数据集的构建过程中，特别注重商品的多样性和代表性，以确保模型在训练后能够适应不同的购物环境和商品种类。每个类别的商品都经过精心挑选，确保其在超市购物车中出现的频率较高，从而提高模型的实用性和准确性。此外，数据集中每个商品的图像均经过标注，包含了商品的边界框信息，这对于YOLOv11模型的训练至关重要。
通过使用“Grocery”数据集，研究团队期望能够提升YOLOv11在商品检测任务中的性能，使其在实际超市环境中能够更快速、准确地识别购物车中的商品。这不仅有助于提高购物效率，还能为顾客提供更好的购物体验。随着深度学习技术的不断进步，利用这样一个多样化且高质量的数据集进行训练，将为超市智能化管理和自动化购物提供坚实的基础。
5.全套项目环境部署视频教程（零基础手把手教学）
5.1 所需软件PyCharm和Anaconda安装教程（第一步）
5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程（第二步）
6.改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（零基础手把手教学）
6.1 改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（第三步）
按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集，运行train.py即可开始训练
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size
1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s]
all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size
2/200 20.8G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00, 1.04s/it]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00, 2.95it/s]
all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845
Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size
3/200 20.8G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00, 1.29it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:52<00:00, 4.04it/s]
all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.0845
项目数据集下载链接
7.原始YOLOv11算法讲解
YOLO11介绍
Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。
YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。
结构图如下：
C3k2
C3k2，结构图如下
**C3k2，继承自类C2f，其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是**Bottleneck
实现代码 ultralytics/nn/modules/block.py
C2PSA介绍
借鉴V10 PSA结构，实现了C2PSA和C2fPSA，最终选择了基于C2的C2PSA（可能涨点更好？）
实现代码 ultralytics/nn/modules/block.py
Detect介绍
分类检测头引入了DWConv（更加轻量级，为后续二次创新提供了改进点），结构图如下（和V8的区别）：
8.200+种全套改进YOLOV11创新点原理讲解
8.1 200+种全套改进YOLOV11创新点原理讲解大全
由于篇幅限制，每个创新点的具体原理讲解就不全部展开，具体见下列网址中的改进模块对应项目的技术原理博客网址【Blog】（创新点均为模块化搭建，原理适配YOLOv5~YOLOv11等各种版本）
改进模块技术原理博客【Blog】网址链接
8.2 精选部分改进YOLOV11创新点原理讲解
这里节选部分改进创新点展开原理讲解(完整的改进原理见上图和改进模块技术原理博客链接【如果此小节的图加载失败可以通过****或者Github搜索该博客的标题访问原始博客，原始博客图片显示正常】
### 全维动态卷积ODConv
鉴于上述讨论，我们的ODConv引入了一种多维注意机制，该机制具有并行策略，用于学习卷积核在核空间的所有四个维度上的不同注意。图提供了CondConv、DyConv和ODConv的示意性比较。
ODConv的公式：根据等式1中的符号，ODConv可定义为
将注意力标量分配给整个卷积核。图2示出了将这四种类型的关注乘以n个卷积核的过程。原则上，这四种类型的关注是相互补充的，并且以位置、信道、滤波器和核的顺序将它们逐步乘以卷积核
，使得卷积运算不同w.r.t.所有空间位置、所有输入信道、所有滤波器和输入x的所有核，提供捕获丰富上下文线索的性能保证。因此，ODConv可以显著增强CNN基本卷积运算的特征提取能力。此外，具有单个卷积核的ODConv可以与标准CondConv和DyConv竞争或优于它们，为最终模型引入的额外参数大大减少。提供了大量实验来验证这些优点。通过比较等式1和等式2，我们可以清楚地看到，ODConv是一种更广义的动态卷积。此外，当设置n=1且 所有分量均为1时，只关注滤波器方向 的ODConv将减少为：将基于输入特征的SE变量应用于卷积滤波器，然后进行卷积运算（注意原始SE（Hu等人，2018b）基于输出特征，并且用于重新校准输出特征本身）。这种SE变体是ODConv的特例。
图：将ODConv中的四种注意类型逐步乘以卷积核的示例。（a） 沿空间维度的逐位置乘法运算，（b）沿输入信道维度的逐信道乘法运算、（c）沿输出信道维度的按滤波器乘法运算，以及（d）沿卷积核空间的核维度的按核乘法运算。方法部分对符号进行了说明
实现：对于ODConv，一个关键问题是如何计算卷积核的四种关注度 。继CondConv和DyConv之后，我们还使用SE型注意力模块（Hu等人，2018b），但将多个头部作为来计算它们，其结构如图所示。具体而言，首先通过逐通道全局平均池（GAP）运算将输入压缩到具有长度的特征向量中。随后，存在完全连接（FC）层和四个头部分支。ReLU（Krizhevsky等人，2012）位于FC层之后。FC层将压缩特征向量映射到具有缩减比的低维空间（根据消融实验，我们在所有主要实验中设置 ，避免了高模型复杂度）。对于四个头部分支，每个分支都有一个输出大小如图。
引入ODConv的改进YOLO
参考这篇博客涵盖了引入ODConv的改进YOLOv11系统的内容，ODConv采用多维注意机制，在卷积核空间的四个维度上学习不同的注意。结合了CondConv和DyConv的优势，ODConv通过图示的四种注意类型逐步与卷积核相乘，以捕获丰富的上下文线索，提升特征提取能力。
ODConv结构与方法
ODConv的公式和图示展示了其关注力分配给卷积核的方式，其中四种类型的关注以位置、信道、滤波器和核的顺序逐步与卷积核相乘。这种结构保证了卷积运算不同于标准的Conv操作，能够捕获更多上下文信息，从而增强了CNN的特征提取能力。另外，单个卷积核的ODConv在性能上能够与CondConv和DyConv相竞争，并且引入的额外参数大幅减少。
ODConv的特殊之处在于其广义的动态卷积性质，同时在特定条件下（n=1且所有分量为1），它可以退化为一种特例，即只关注滤波器方向，这类似于基于输入特征的SE变体，但不同于原始SE，它基于输出特征。
ODConv的实现
关键问题在于如何计算卷积核的四种关注度。ODConv采用了SE型注意力模块，结合了多个头部来计算这些关注度。具体实现上，通过逐通道全局平均池运算和完全连接层，将输入压缩为特征向量，随后使用四个头部分支来计算四种不同类型的关注。这样的结构能在保持模型复杂度可控的情况下，提升了特征的表征能力。
ODConv的引入为YOLOv11带来了显著的性能提升，并且通过大量实验证明了其在特征提取方面的优越性。其结合了多维注意机制和卷积操作，为目标检测和分拣系统的提升带来了新的思路和性能突破。
9.系统功能展示
图9.1.系统支持检测结果表格显示
图9.2.系统支持置信度和IOU阈值手动调节
图9.3.系统支持自定义加载权重文件best.pt(需要你通过步骤5中训练获得)
图9.4.系统支持摄像头实时识别
图9.5.系统支持图片识别
图9.6.系统支持视频识别
图9.7.系统支持识别结果文件自动保存
图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据
10. YOLOv11核心改进源码讲解
10.1 conv.py
以下是对给定代码的核心部分进行分析和详细注释的结果：
import math
import torch
import torch.nn as nn
def autopad(k, p=None, d=1):
"""自动计算填充以保持输出形状与输入相同。"""
if d > 1:
# 如果膨胀率大于1，计算实际的卷积核大小
k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k]
if p is None:
# 如果未指定填充，则使用卷积核的一半作为填充
p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k]
return p
class Conv(nn.Module):
"""标准卷积层，包含卷积、批归一化和激活函数。"""
default_act = nn.SiLU() # 默认激活函数
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):
"""初始化卷积层，设置输入输出通道、卷积核大小、步幅、填充、分组、膨胀和激活函数。"""
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) # 批归一化
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()
def forward(self, x):
"""前向传播：应用卷积、批归一化和激活函数。"""
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
class DWConv(Conv):
"""深度可分离卷积，适用于减少参数和计算量。"""
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True):
"""初始化深度卷积，设置输入输出通道、卷积核大小、步幅、膨胀和激活函数。"""
super().__init__(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act)
class ConvTranspose(nn.Module):
"""转置卷积层，通常用于上采样。"""
default_act = nn.SiLU() # 默认激活函数
def __init__(self, c1, c2, k=2, s=2, p=0, bn=True, act=True):
"""初始化转置卷积层，设置输入输出通道、卷积核大小、步幅、填充、批归一化和激活函数。"""
super().__init__()
self.conv_transpose = nn.ConvTranspose2d(c1, c2, k, s, p, bias=not bn)
self.bn = nn.BatchNorm2d(c2) if bn else nn.Identity()
self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()
def forward(self, x):
"""前向传播：应用转置卷积、批归一化和激活函数。"""
return self.act(self.bn(self.conv_transpose(x)))
class ChannelAttention(nn.Module):
"""通道注意力模块，用于强调重要特征通道。"""
def __init__(self, channels: int) -> None:
"""初始化通道注意力模块，设置通道数。"""
super().__init__()
self.pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) # 自适应平均池化
self.fc = nn.Conv2d(channels, channels, 1, 1, 0, bias=True) # 1x1卷积
self.act = nn.Sigmoid() # Sigmoid激活函数
def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
"""前向传播：计算通道注意力并应用于输入。"""
return x * self.act(self.fc(self.pool(x)))
class SpatialAttention(nn.Module):
"""空间注意力模块，用于强调重要特征区域。"""
def __init__(self, kernel_size=7):
"""初始化空间注意力模块，设置卷积核大小。"""
super().__init__()
assert kernel_size in {3, 7}, "卷积核大小必须为3或7"
padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
self.cv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False) # 卷积层
self.act = nn.Sigmoid() # Sigmoid激活函数
def forward(self, x):
"""前向传播：计算空间注意力并应用于输入。"""
return x * self.act(self.cv1(torch.cat([torch.mean(x, 1, keepdim=True), torch.max(x, 1, keepdim=True)[0]], 1)))
class CBAM(nn.Module):
"""卷积块注意力模块，结合通道和空间注意力。"""
def __init__(self, c1, kernel_size=7):
"""初始化CBAM模块，设置输入通道和卷积核大小。"""
super().__init__()
self.channel_attention = ChannelAttention(c1) # 通道注意力
self.spatial_attention = SpatialAttention(kernel_size) # 空间注意力
def forward(self, x):
"""前向传播：依次应用通道和空间注意力。"""
return self.spatial_attention(self.channel_attention(x))
代码分析总结：
-
自动填充函数 (
autopad)：用于计算卷积操作的填充，以确保输出形状与输入形状一致。 -
卷积类 (
Conv)：实现了标准卷积操作，包含卷积、批归一化和激活函数的组合。 -
深度卷积类 (
DWConv)：继承自Conv，实现深度可分离卷积，适用于减少模型的参数量。 -
转置卷积类 (
ConvTranspose)：实现转置卷积操作，通常用于上采样过程。 -
通道注意力模块 (
ChannelAttention)：通过自适应平均池化和1x1卷积来强调重要的通道特征。 -
空间注意力模块 (
SpatialAttention)：通过卷积操作和激活函数来强调重要的空间特征。 -
CBAM模块 (
CBAM)：结合通道和空间注意力的特性，提升特征表示能力。
这些核心部分构成了YOLO模型中的重要组件，用于特征提取和增强。
这个文件 conv.py 定义了一系列用于卷积操作的模块，主要是为深度学习模型（如 YOLO）提供不同类型的卷积层。文件中包含了多个类，每个类实现了特定的卷积操作或功能。
首先，文件导入了必要的库，包括 math、numpy 和 torch，并定义了 __all__ 变量，列出了该模块中可导出的类和函数。
接下来，定义了一个辅助函数 autopad，用于根据卷积核的大小、填充和扩张参数自动计算填充量，以确保输出的形状与输入相同。
然后，定义了多个卷积相关的类：
-
Conv 类实现了标准的卷积操作，包含卷积层、批归一化层和激活函数。构造函数接受多个参数，如输入通道数、输出通道数、卷积核大小、步幅、填充、分组数、扩张率和激活函数。
forward方法将输入数据依次通过卷积、批归一化和激活函数处理。 -
Conv2 类是对
Conv类的简化，增加了一个 1x1 的卷积层，并在forward方法中将两个卷积的输出相加。 -
LightConv 类实现了一种轻量级卷积，包含两个卷积层：一个 1x1 的卷积和一个深度卷积（
DWConv）。 -
DWConv 类实现了深度卷积，主要用于减少参数数量和计算量。
-
DSConv 类实现了深度可分离卷积，由一个深度卷积和一个逐点卷积组成。
-
DWConvTranspose2d 类是深度转置卷积的实现，继承自
nn.ConvTranspose2d。 -
ConvTranspose 类实现了转置卷积层，包含批归一化和激活函数。
-
Focus 类用于将空间信息聚焦到通道维度，输入的张量被分成四个部分并进行拼接，然后通过卷积处理。
-
GhostConv 类实现了 Ghost 卷积，通过主卷积和廉价操作实现高效特征学习。
-
RepConv 类实现了一种可重用的卷积模块，支持训练和推理阶段的不同操作。
-
ChannelAttention 和 SpatialAttention 类实现了通道注意力和空间注意力机制，分别用于增强特征图的通道和空间信息。
-
CBAM 类结合了通道注意力和空间注意力，形成一个完整的卷积块注意力模块。
-
Concat 类用于在指定维度上连接多个张量。
这些类和方法的设计旨在提高卷积操作的灵活性和效率，使得在构建深度学习模型时能够根据需求选择合适的卷积层。整体来看，这个文件为构建高效的卷积神经网络提供了丰富的基础组件。
10.2 rmt.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分，保留了主要的类和功能，同时添加了详细的中文注释：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class DWConv2d(nn.Module):
""" 深度可分离卷积类 """
def __init__(self, dim, kernel_size, stride, padding):
super().__init__()
# 使用分组卷积实现深度可分离卷积
self.conv = nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size, stride, padding, groups=dim)
def forward(self, x: torch.Tensor):
'''
x: 输入张量，形状为 (b, h, w, c)
'''
x = x.permute(0, 3, 1, 2) # 转换为 (b, c, h, w)
x = self.conv(x) # 进行卷积操作
x = x.permute(0, 2, 3, 1) # 转换回 (b, h, w, c)
return x
class MaSA(nn.Module):
""" 多头自注意力机制类 """
def __init__(self, embed_dim, num_heads, value_factor=1):
super().__init__()
self.factor = value_factor
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = self.embed_dim * self.factor // num_heads
self.key_dim = self.embed_dim // num_heads
self.scaling = self.key_dim ** -0.5
# 定义线性变换层
self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=True)
self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=True)
self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim * self.factor, bias=True)
self.lepe = DWConv2d(embed_dim, 5, 1, 2) # 深度可分离卷积用于位置编码
self.out_proj = nn.Linear(embed_dim * self.factor, embed_dim, bias=True)
def forward(self, x: torch.Tensor, rel_pos):
'''
x: 输入张量，形状为 (b, h, w, c)
rel_pos: 位置关系张量
'''
bsz, h, w, _ = x.size()
q = self.q_proj(x) # 计算查询
k = self.k_proj(x) # 计算键
v = self.v_proj(x) # 计算值
lepe = self.lepe(v) # 位置编码
k *= self.scaling # 缩放键
# 重新排列张量以适应多头注意力
qr = q.view(bsz, h, w, self.num_heads, -1).permute(0, 3, 1, 2, 4)
kr = k.view(bsz, h, w, self.num_heads, -1).permute(0, 3, 1, 2, 4)
# 计算注意力权重
qk_mat = torch.matmul(qr, kr.transpose(-1, -2)) + rel_pos # 添加位置关系
qk_mat = torch.softmax(qk_mat, -1) # 归一化
# 计算输出
output = torch.matmul(qk_mat, v.view(bsz, h, w, self.num_heads, -1).permute(0, 3, 1, 2, 4))
output = output.permute(0, 3, 1, 2, 4).flatten(-2, -1) + lepe # 添加位置编码
output = self.out_proj(output) # 线性变换输出
return output
class FeedForwardNetwork(nn.Module):
""" 前馈神经网络类 """
def __init__(self, embed_dim, ffn_dim