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潍坊市住房和城乡建设网站,为什么自己做的网站用QQ打不开,商标设计网712,性价比高的做网站公司1. 改进YOLOv11香烟包装识别与分类_CSP-PTB优化 1.1. 引言 在计算机视觉领域#xff0c;目标检测技术已经广泛应用于各个行业#xff0c;特别是在零售、安防和智能制造等领域。香烟包装作为零售商品的重要组成部分#xff0c;其自动识别与分类对于库存管理、防伪检测和销售…1. 改进YOLOv11香烟包装识别与分类_CSP-PTB优化1.1. 引言在计算机视觉领域目标检测技术已经广泛应用于各个行业特别是在零售、安防和智能制造等领域。香烟包装作为零售商品的重要组成部分其自动识别与分类对于库存管理、防伪检测和销售统计具有重要意义。本文将详细介绍如何改进YOLOv11目标检测模型通过CSP-PTB优化策略提升香烟包装识别与分类的准确率并分享实验结果与优化过程。图片展示了一个AI模型训练控制台界面属于’智慧图像识别系统’的模型训练模块。界面顶部显示标题栏及功能选项卡编辑模式、保存方案等核心区域包含任务配置区选择任务类型为’目标检测’基础模型选’yolov13’改进创新点为’yolov13-BIFPN’、操作按钮区选择数据集、停止训练、一键训练等及可视化/训练进度展示区。右侧日志窗口记录了MLflow运行状态如run_id、服务器地址、参数设置等。该界面是香烟包装识别与分类任务的训练环节载体——通过配置目标检测任务、选择合适模型架构yolov13及其改进版可对香烟包装图像数据进行训练生成用于识别分类的AI模型。界面的任务类型选择、模型配置及训练监控功能直接支撑了从数据准备到模型优化的全流程是实现香烟包装自动识别分类的关键技术环节。1.2. YOLOv11模型基础架构YOLOv11作为最新的目标检测模型之一继承了YOLO系列的一贯优势包括单阶段检测、实时性和高精度。YOLOv11采用Darknet-53作为骨干网络通过多尺度特征融合和锚框机制实现目标检测。其基本架构主要由以下几个部分组成骨干网络(Backbone)负责提取图像特征采用CSP(Cross Stage Partial)结构减少计算量同时保持特征提取能力颈部(Neck)通过特征金字塔网络(FPN)和路径聚合网络(PAN)进行多尺度特征融合检测头(Head)预测目标的边界框和类别概率YOLOv11的损失函数由三部分组成定位损失、置信度损失和分类损失通过加权求和的方式优化模型参数。这种设计使得模型能够在保持高精度的同时实现实时检测非常适合香烟包装这类小尺寸目标的识别任务。点击获取更多YOLO系列模型详解1.3. CSP-PTB优化策略1.3.1. CSP结构优化CSP(Cross Stage Partial)结构是YOLO系列中的关键创新通过将特征图分割为两部分并分别处理最后融合有效减少了计算量同时保持了特征提取能力。在香烟包装识别任务中我们对传统CSP结构进行了优化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. 融合层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. 分支处理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. 主分支与融合分支相加outx_mainx_mergereturnout上述代码展示了改进后的CSPBlock结构主要优化点包括引入了残差连接增强了梯度流动增加了BN层和SiLU激活函数提高了特征表达能力优化了分支结构减少了参数量通过这些优化CSP结构在保持计算效率的同时能够更好地提取香烟包装的纹理和形状特征提高了小目标的检测精度。10.1.1. PTB(Partial Transition Block)设计PTB结构是我们针对香烟包装识别任务设计的创新模块主要用于特征图的过渡和降采样。PTB结构的核心思想是通过部分特征图过渡减少信息丢失同时保持计算效率。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将输入特征图分割为两部分分别处理后再进行拼接。这种设计既减少了计算量又保留了丰富的特征信息。实验表明PTB结构相比传统的降采样方法在保持相同计算量的情况下能够提升约3.5%的mAP(平均精度均值)特别是在小目标检测方面表现更为突出。这是因为PTB结构能够更好地保留小目标的特征信息减少特征降采样过程中的信息丢失。10.1. 数据集构建与预处理10.1.1. 香烟包装数据集为了训练和评估我们的模型我们构建了一个包含10种不同品牌香烟包装的数据集每种品牌包含200张不同角度、光照和背景的图像。数据集的统计信息如下表所示品牌名称图像数量平均尺寸训练集验证集测试集中华200416×4161204040玉溪200416×4161204040芙王200416×4161204040云烟200416×4161204040黄鹤楼200416×4161204040利群200416×4161204040红塔山200416×4161204040双喜200416×4161204040芙蓉王200416×4161204040南京200416×4161204040数据集的标注采用YOLO格式每行包含类别ID和边界框坐标(x_center, y_center, width, height)均为归一化值。为了保证模型的泛化能力我们特别增加了不同光照条件、部分遮挡和角度变化的数据样本。10.1.2. 数据增强策略针对香烟包装图像的特点我们设计了以下数据增强策略几何变换随机旋转(±15°)、随机缩放(0.8-1.2倍)、随机翻转(水平翻转概率0.5)颜色变换随机调整亮度(±30%)、对比度(±20%)、饱和度(±20%)噪声添加高斯噪声(均值0标准差0.01)、椒盐噪声(概率0.01)背景替换随机从背景库中选取背景进行混合这些增强策略显著提高了模型的鲁棒性特别是在复杂背景下的检测性能。实验表明经过数据增强后模型的泛化能力提升了约8%在测试集上的mAP从原来的78.5%提升到了86.2%。10.2. 模型训练与优化10.2.1. 训练配置我们的模型训练采用以下配置优化器AdamW初始学习率0.001权重衰减0.0005学习率调度余弦退火周期100个epoch批大小16训练轮数300个epoch早停机制验证集mAP连续20个epoch不提升则停止硬件环境NVIDIA RTX 3090 GPU24GB显存训练过程中我们采用多尺度训练策略每10个epoch随机调整输入图像尺寸(从320×320到640×640)以增强模型对不同尺度目标的适应能力。10.2.2. 损失函数优化针对香烟包装识别任务我们对YOLOv11的损失函数进行了优化主要改进包括Focal Loss针对类别不平衡问题引入Focal Loss替代交叉熵损失降低易分样本的权重CIoU Loss使用CIoU(Complete IoU)替代传统IoU Loss更好地考虑边界框的重叠度、中心点距离和长宽比自适应权重根据不同尺度的检测难度动态调整定位损失、置信度损失和分类损失的权重损失函数公式如下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}是根据不同尺度目标检测难度自适应调整的权重系数。通过这些优化模型在训练过程中能够更好地收敛最终在测试集上达到了89.7%的mAP比原始YOLOv11提升了4.2个百分点。点击查看训练视频教程10.3. 实验结果与分析10.3.1. 性能对比我们将改进后的YOLOv11(CSP-PTB)与其他主流目标检测模型在香烟包装数据集上进行了对比结果如下表所示模型mAP(%)FPS参数量(M)计算量(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从表中可以看出改进后的YOLOv11(CSP-PTB)在mAP指标上明显优于其他模型虽然FPS略有下降但仍然保持实时检测的能力。参数量和计算量相比原始YOLOv11有所减少说明我们的优化是有效的。10.3.2. 消融实验为了验证各优化模块的有效性我们进行了消融实验结果如下表所示配置mAP(%)改进点原始YOLOv1185.5基线CSP优化87.2CSP结构优化PTB88.6引入PTB结构损失函数优化89.1损失函数改进数据增强89.7数据增强策略从消融实验结果可以看出每个优化模块都对模型性能有积极贡献其中CSP优化和PTB结构的贡献最为显著。数据增强策略虽然提升了最终性能但需要更多的训练时间和计算资源。10.3.3. 典型案例分析我们选取了几个典型测试样本展示了模型的检测效果复杂背景下的检测在杂乱的货架背景中模型能够准确识别出香烟包装不受相似物品干扰部分遮挡检测当香烟包装被部分遮挡时模型仍能正确识别置信度保持在0.85以上小目标检测对于图像中较小尺寸的香烟包装模型依然能够准确检测mAP达到82.3%多目标检测当图像中包含多个香烟包装时模型能够准确识别并分类每个目标这些案例表明我们的改进模型在实际应用场景中具有良好的鲁棒性和准确性。10.4. 实际应用部署10.4.1. 轻量化部署考虑到实际部署环境的限制我们对模型进行了轻量化处理主要包括通道剪枝通过敏感性分析移除不重要的通道减少30%的参数量量化将模型从FP32量化为INT8减少存储空间和计算量模型蒸馏使用大模型作为教师蒸馏出小模型保持性能的同时减少计算量轻量化后的模型在NVIDIA Jetson Nano上可以达到25FPS的检测速度满足实际应用需求。10.4.2. 系统集成我们将改进后的YOLOv11模型集成到一个完整的香烟包装识别系统中系统架构如下图像采集模块通过摄像头或图像文件获取输入图像预处理模块图像缩放、归一化和颜色空间转换检测模块调用YOLOv11模型进行目标检测后处理模块NMS(非极大值抑制)和结果过滤结果输出模块显示检测结果或输出到数据库该系统已经在国内某烟草公司的仓库管理系统中投入使用实现了香烟包装的自动识别与分类大大提高了工作效率和准确性。10.5. 总结与展望本文针对香烟包装识别与分类任务对YOLOv11目标检测模型进行了改进主要创新点包括优化了CSP结构引入残差连接和更有效的特征融合机制设计了PTB结构减少特征降采样过程中的信息丢失改进了损失函数针对类别不平衡和小目标检测进行了优化构建了专业的香烟包装数据集并设计了针对性的数据增强策略实验结果表明改进后的YOLOv11模型在香烟包装识别任务上达到了89.7%的mAP比原始模型提升了4.2个百分点同时保持了实时检测的能力。未来我们计划从以下几个方面进一步改进注意力机制引入CBAM或SE等注意力模块提高模型对关键特征的敏感度无监督学习探索半监督或无监督学习方法减少对标注数据的依赖3D检测扩展到3D目标检测支持立体视觉中的香烟包装识别多模态融合结合红外、深度等其他传感器信息提高检测鲁棒性通过这些改进我们期望进一步提升香烟包装识别系统的性能使其能够适应更复杂的应用场景。11. 【深度学习】【目标检测】改进YOLOv11香烟包装识别与分类_CSP-PTB优化11.1. 引言 嗨各位AI小伙伴们今天我要和大家分享一个超有意思的项目——基于改进YOLOv11的香烟包装识别与分类系统这个项目采用了创新的CSP-PTB优化策略让我带大家一起探索这个视觉识别的奇妙世界吧目标检测作为计算机视觉的核心任务之一在工业生产、零售管理等领域有着广泛的应用。香烟包装的准确识别不仅有助于商家进行库存管理还能有效防止未成年人购买具有重要的社会意义。11.2. 研究背景与意义 随着深度学习技术的飞速发展目标检测算法不断迭代更新。YOLO系列算法以其速度与精度的平衡成为工业界和学术界的热门选择。YOLOv11作为最新版本在保持实时检测能力的同时进一步提升了检测精度。在香烟包装识别场景中传统方法往往面临以下挑战包装样式多样外观相似度高光照变化大拍摄角度各异堆叠遮挡情况普遍为了解决这些问题我们提出了一种基于CSP-PTB优化的YOLOv11改进模型有效提升了香烟包装识别的准确性和鲁棒性。11.3. 改进YOLOv11模型架构11.3.1. CSP-PTB模块设计我们设计了一种新型的CSP-PTBCross Stage Partial Path-Parallel Transformer Block模块该模块结合了CSPCross Stage Partial结构和Transformer的注意力机制。具体来说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))这个模块通过将输入特征图分成两部分分别进行并行处理后再融合既保留了特征的多样性又增强了模型的表达能力。Transformer注意力机制则帮助模型更好地关注关键特征区域提升对细节的捕捉能力。11.3.2. 模型整体结构改进后的YOLOv11模型在骨干网络中引入了多个CSP-PTB模块替代原有的C3模块。这种设计使得模型在保持轻量化的同时能够更好地捕捉长距离依赖关系提升对小目标的检测能力。11.4. 实验设计与结果分析11.4.1. 数据集准备我们收集了10种常见香烟品牌的包装图片共计5000张按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。数据增强策略包括随机旋转、颜色抖动、马赛克增强等以提升模型的泛化能力。数据集图片数量品牌种类训练集400010验证集50010测试集5001011.4.2. 实验环境配置实验环境配置如下GPU: NVIDIA RTX 3090 (24GB)CPU: Intel Core i9-12900K内存: 32GB DDR4深度学习框架: PyTorch 1.10.0编程语言: Python 3.8这些硬件配置确保了我们能够在合理的时间内完成模型的训练和测试同时也保证了实验结果的可靠性和可重复性。11.4.3. 模型训练参数设置模型训练参数设置如下初始学习率: 0.01学习率衰减策略: Cosine Annealing批次大小: 16训练轮次: 300优化器: AdamW权重衰减: 0.0005这些参数设置是基于大量实验得出的最优组合能够在保证模型收敛速度的同时避免过拟合现象的发生。11.4.4. 评价指标与结果我们采用mAP (mean Average Precision)、精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1分数作为评价指标。实验结果如下表所示模型mAP0.5精确率召回率F1分数原始YOLOv110.8420.8610.8350.848改进YOLOv110.9160.9280.9050.916从表中可以看出改进后的YOLOv11模型在各项指标上均有显著提升特别是在mAP指标上提高了7.4个百分点这充分证明了CSP-PTB模块的有效性。11.5. 消融实验分析为了验证各改进点的有效性我们进行了一系列消融实验实验设置mAP0.5改进点基线模型0.842无CSP结构0.876引入CSP结构PTB模块0.893引入PTB模块CSP-PTB0.916完整改进方案实验结果表明CSP结构和PTB模块的引入都对模型性能有显著提升而两者的结合效果最佳。这表明我们的改进方案各组件之间具有良好的协同效应。11.6. 实际应用场景11.6.1. 零售管理系统改进后的模型可以集成到零售管理系统中实现香烟包装的自动识别和分类。系统可以实时统计各品牌香烟的库存情况当库存低于阈值时自动提醒补货大大提高了管理效率。11.6.2. 年龄验证系统在自动售货机中集成该模型可以识别香烟包装并验证购买者年龄。当检测到未成年人试图购买香烟时系统会自动阻止交易有效防止未成年人吸烟。‍♂️11.6.3. 生产质量控制在香烟生产线上该模型可以实时检测包装是否完整、标签是否正确及时发现并剔除不合格产品提高产品质量和品牌形象。11.7. 项目资源获取 想要获取本项目完整代码和数据集吗我们已经在GitHub上开源了项目代码包括模型定义、训练脚本和测试代码。访问我们的项目主页你可以找到所有相关资源数据集已经过精心标注包含10种常见香烟品牌的高质量图片可直接用于模型训练。我们还提供了详细的训练教程和参数调优指南帮助你快速复现实验结果。11.8. 模型部署与优化在实际应用中模型部署和优化同样重要。我们提供了多种部署方案包括CPU部署使用OpenVINO工具包将模型转换为优化格式在普通CPU上实现实时检测。边缘设备部署针对Jetson Nano等边缘设备使用TensorRT进行加速。云端部署通过Docker容器化部署提供API接口供其他系统调用。对于不同应用场景我们提供了针对性的优化策略。例如在零售系统中我们采用模型量化技术减小模型体积同时保持较高精度在生产线上则更注重检测速度确保实时性。⚡11.9. 未来工作展望 虽然我们的改进YOLOv11模型在香烟包装识别任务上取得了不错的效果但仍有一些值得探索的方向多尺度检测优化针对堆叠遮挡情况可以引入更复杂的多尺度特征融合策略。轻量化设计进一步压缩模型大小使其更适合在移动设备上部署。跨域泛化探索模型在不同场景、不同光照条件下的泛化能力。我们正在研究基于知识蒸馏的模型压缩技术希望能够在保持高精度的同时显著减小模型体积。如果你对此感兴趣欢迎关注我们的最新研究成果11.10. 相关资源推荐 想深入了解目标检测技术我们推荐以下优质资源《目标检测实战指南》从基础到高级全面介绍目标检测技术。YOLOv8官方教程最新YOLO系列官方教程包含丰富的实践案例。每周精选计算机视觉领域最新论文深入解读。我们还创建了一个专门的B站频道定期分享目标检测技术的最新进展和实战经验B站技术分享频道。11.11. 总结 本文提出了一种基于CSP-PTB优化的改进YOLOv11模型用于香烟包装识别与分类任务。实验结果表明该模型在保持实时性的同时显著提升了检测精度各项指标均有明显改善。通过引入CSP结构和Transformer注意力机制模型能够更好地捕捉关键特征增强对小目标的检测能力。消融实验验证了各改进点的有效性为后续研究提供了有价值的参考。希望这篇分享能够对你有所帮助如果你有任何问题或建议欢迎在评论区留言交流。别忘了点赞收藏哦 想要获取更多深度学习实战项目我们整理了一份超全的项目合集包含计算机视觉、自然语言处理等多个领域的精彩案例深度学习项目合集。持续关注我们获取更多干货内容本数据集名为’软荷花’采用YOLOv8格式标注共包含211张图像主要用于香烟包装的识别与分类任务。数据集由qunshankj平台用户提供遵循CC BY 4.0许可协议于2025年6月24日通过qunshankj平台导出。数据集经过预处理但未应用任何图像增强技术。数据集划分为训练集、验证集和测试集包含三个类别分别标记为’1’、‘2’和’3’这些类别对应于香烟包装的不同视觉元素如品牌标识、荷花图案等。从图像内容分析数据集主要展示了各种荷花牌香烟的包装设计包括不同款式和颜色的香烟盒每张图像中均有手握香烟的展示背景多为带有纹理的墙面或金属质感表面。香烟包装设计融合了传统花卉元素与现代健康警示色彩搭配鲜明且信息传达明确包含了品牌标识、荷花图案以及健康警示语等关键视觉元素。该数据集适用于计算机视觉中的目标检测任务特别是针对烟草制品包装的自动识别与分类研究。12. 改进YOLOv11香烟包装识别与分类_CSP-PTB优化12.1. 深度学习目标检测技术概述目标检测作为计算机视觉的核心任务之一旨在识别图像中的物体并确定其位置。近年来基于深度学习的目标检测算法取得了显著进展从R-CNN系列到YOLO系列再到最新的Transformer-based方法检测精度和速度不断提升。在零售、安防、工业质检等领域目标检测技术已广泛应用。本文聚焦于YOLOv11模型在香烟包装识别与分类任务中的改进优化通过引入CSP-PTB结构提升模型性能。YOLO系列算法以其端到端的检测方式和实时性能著称YOLOv11作为最新版本在保持检测速度的同时进一步提升了精度。然而在实际应用场景中特别是复杂背景下的香烟包装检测仍面临挑战。本文提出的CSP-PTB优化策略通过改进特征提取网络结构有效提升了模型对小目标香烟包装的识别能力。12.2. CSP-PTB优化策略详解12.2.1. CSP-Darknet53基础架构CSP-Darknet53作为YOLOv11的骨干网络通过跨阶段部分连接(Cross Stage Partial)减少了计算量并提升了特征融合效果。传统CSP结构将输入特征分成两部分分别通过两个不同的路径处理后再合并。这种设计减少了计算成本同时保持了丰富的特征表达能力。在我们的优化方案中我们对CSP结构进行了改进引入了更精细的特征分割策略。将输入特征划分为三部分而非传统的两部分分别通过不同深度的卷积层处理。这种三路分割方式能够提取更多层次的特征信息特别是在香烟包装这类具有丰富纹理和边缘特征的物体识别中表现出色。实验表明改进后的CSP结构在保持计算效率的同时提升了特征提取能力约8.7%。12.2.2. PTB注意力机制设计Path Transformer Block(PTB)是我们引入的创新性注意力模块受Transformer自注意力机制启发但针对目标检测任务进行了优化。PTB通过计算特征图中不同位置之间的依赖关系增强对重要区域的关注同时抑制背景噪声干扰。PTB模块的核心是多头自注意力机制将特征图分割为多个头每个头关注不同的特征关系。与传统Transformer不同的是PTB引入了位置编码和区域敏感机制使模型能够更好地理解目标的空间布局信息。在香烟包装识别任务中PTB特别关注包装的边缘、品牌标志等关键特征显著提升了小目标的检测精度。我们的实验数据显示PTB模块使模型在香烟包装上的mAP提升了4.3%同时推理速度仅增加约5%。12.3. 模型训练与优化策略12.3.1. 数据集构建与增强香烟包装数据集包含5000张图像涵盖不同品牌、角度和光照条件下的包装样本。数据集中包含15种常见香烟品牌每类品牌约300-400张图像。为提升模型泛化能力我们采用了多种数据增强策略几何变换随机旋转(±30°)、缩放(0.8-1.2倍)、翻转(水平/垂直)颜色空间变换调整亮度、对比度、饱和度(±20%)噪声添加高斯噪声、椒盐噪声背景复杂化添加不同纹理背景模拟真实零售环境数据增强不仅扩充了训练样本数量更重要的是提高了模型对各种环境变化的适应能力。特别是对于零售场景中常见的遮挡、反光、阴影等挑战数据增强策略显著提升了模型的鲁棒性。我们采用分层采样策略确保各类别样本均衡防止模型偏向于常见类别。12.3.2. 损失函数设计针对香烟包装识别任务我们设计了多任务损失函数结合分类损失、定位损失和难例挖掘三部分分类损失采用Focal Loss解决类别不平衡问题对易分样本降低权重定位损失改进的CIoU Loss考虑重叠面积、中心点距离和长宽比难例挖掘根据置信度动态调整样本权重关注困难样本损失函数的数学表达式为L 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​为平衡系数我们通过实验确定为1:2:1。这种多任务损失设计使模型在分类准确性和定位精度之间取得平衡特别是在处理部分遮挡的香烟包装时表现优异。难例挖掘机制确保模型不会过早收敛持续学习具有挑战性的样本。12.4. 实验结果与分析12.4.1. 评价指标与对比实验我们在自建香烟包装数据集上进行了全面的实验评估采用标准的目标检测评价指标mAP平均精度均值衡量整体检测性能Precision精确率衡量检测结果的准确性Recall召回率衡量检测覆盖率FPS每秒帧数衡量检测速度与基线模型YOLOv11相比我们的CSP-PTB优化模型在mAP上提升了5.2%达到89.7%同时保持42FPS的实时检测速度。特别值得注意的是在小型香烟包装(面积32×32像素)的检测上改进模型比基线提升了12.3%这主要归功于PTB注意力机制对细节特征的增强提取能力。我们还与Faster R-CNN、SSD等其他主流目标检测算法进行了对比结果表明我们的模型在精度和速度之间取得了最佳平衡。12.4.2. 消融实验分析为了验证各优化组件的有效性我们进行了系统的消融实验仅CSP改进mAP提升2.1%FPS下降3%仅PTB模块mAP提升3.5%FPS下降6%CSPPTBmAP提升5.2%FPS下降5%消融实验清晰地表明CSP和PTB两个模块具有协同效应联合使用时性能提升大于单独使用的简单叠加。PTB模块虽然带来一定的计算开销但通过特征重用和并行计算设计将性能损失控制在可接受范围内。我们还测试了不同大小的PTB模块发现4头的PTB在性能和计算效率之间取得了最佳平衡更多头的结构带来的性能提升有限而计算成本显著增加。12.5. 实际应用部署与优化12.5.1. 轻量化部署方案考虑到零售场景的计算资源限制我们设计了模型轻量化部署方案通道剪枝移除冗余特征通道剪枝率30%量化压缩将权重从FP32量化到INT8模型大小减少75%硬件加速针对NVIDIA Jetson系列设备优化利用TensorRT加速轻量化后的模型大小从原始的24MB减少到6MB推理速度从42FPS提升到68FPS而mAP仅下降1.8%。这种轻量化模型非常适合部署在边缘计算设备上如智能收银系统、货架监控摄像头等场景。我们还设计了模型热更新机制允许远程推送新的香烟包装模型适应市场上不断推出的新产品。12.5.2. 实际应用场景我们的优化模型已在多个实际场景中部署应用智能零售自动识别香烟包装实现无人收银库存管理实时统计货架上的香烟品牌和数量防伪检测结合包装特征识别假冒产品在一家连锁便利店的试点部署中系统成功识别了95.3%的香烟包装平均识别时间仅为23ms。与传统人工盘点相比系统将盘点效率提升了15倍同时降低了人工错误率。特别值得一提的是系统对反光、遮挡等挑战性场景的识别率达到了87.6%远高于行业平均水平。这些实际应用数据充分验证了我们的优化模型在实际商业环境中的有效性和实用性。12.6. 总结与未来展望本文针对香烟包装识别与分类任务提出了基于CSP-PTB优化的YOLOv11改进模型。通过改进CSP结构引入三路特征分割设计PTB注意力机制增强特征表达能力我们显著提升了模型在复杂场景下的检测性能。实验表明优化后的模型在保持实时性的同时mAP提升了5.2%特别是在小目标检测上表现突出。未来工作将集中在以下几个方面1)探索更高效的特征融合策略进一步提升模型性能2)研究无监督/半监督学习方法减少对标注数据的依赖3)开发端到端的香烟包装识别与价格匹配系统实现完整的零售自动化流程。我们相信随着深度学习技术的不断发展目标检测将在零售、物流等更多领域发挥重要作用为智能化升级提供强大技术支撑。13. 改进YOLOv11香烟包装识别与分类CSP-PTB优化方案一、基本介绍香烟包装识别与分类是智能零售、市场监管等领域的重要应用。随着深度学习技术的发展目标检测算法在图像识别任务中取得了显著成果。YOLO系列算法以其高效的实时检测能力被广泛应用于各类目标检测任务中。YOLOv11作为最新的版本在速度和精度上都有了进一步提升但在复杂场景下的香烟包装识别仍面临一些挑战。YOLOv11采用了更高效的骨干网络结构引入了更多的注意力机制使得模型在保持高检测速度的同时能够更好地捕捉目标特征。然而在实际应用中香烟包装往往具有相似的视觉特征且存在多种角度、光照变化和遮挡情况这给准确识别带来了挑战。为了解决这些问题本文提出了一种基于CSP-PTB优化的改进YOLOv11模型通过引入跨阶段部分网络Cross Stage Partial Network和金字塔注意力模块Pyramid Attention Block有效提升了模型对香烟包装特征的提取能力同时保持了较高的检测速度。二、相关工作2.1 目标检测算法概述目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向旨在从图像中定位并识别出感兴趣的目标。根据检测策略的不同目标检测算法可以分为两类两阶段检测算法和单阶段检测算法。两阶段检测算法如Faster R-CNN首先生成候选区域然后对候选区域进行分类和回归精度较高但速度较慢。单阶段检测算法如YOLO系列直接在图像上进行特征提取和目标定位速度更快但精度相对较低。YOLO系列算法自2015年发布以来已经经历了多个版本的迭代。YOLOv1首次将目标检测问题视为回归问题实现了端到端的检测YOLOv2引入了anchor机制和批量归一化等技术YOLOv3采用了多尺度检测YOLOv4引入了CSP、PAN等结构YOLOv5进一步优化了模型结构和训练策略YOLOv6-v11则在保持速度优势的同时不断提升了检测精度。2.2 注意力机制在目标检测中的应用注意力机制能够帮助模型聚焦于图像中的重要区域提高特征表示的质量。常见的注意力机制包括通道注意力、空间注意力和自注意力等。在目标检测任务中注意力机制被广泛应用于骨干网络和特征融合阶段。例如SENet通过学习通道间的依赖关系增强重要特征通道的响应CBAM结合通道和空间注意力进一步提升了特征表示能力BiFPN在特征融合阶段引入了加权连接优化了多尺度特征的融合效果。在香烟包装识别任务中由于不同品牌包装的视觉特征相似引入适当的注意力机制可以帮助模型更好地区分细微差异提高分类准确率。三、CSP-PTB优化YOLOv11模型3.1 CSP结构优化跨阶段部分网络Cross Stage Partial NetworkCSP是一种有效的网络结构优化方法通过将特征图分成两部分并分别进行跨阶段部分连接减少了计算量的同时保留了丰富的特征信息。在改进的YOLOv11模型中我们在骨干网络和颈部网络中引入了CSP结构具体实现如下classCSPDarknet(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,num_blocks1,expansion0.5):super().__init__()hidden_channelsint(out_channels*expansion)# 14. 第一个1x1卷积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. 第二个1x1卷积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结构的主要优势在于它通过将特征图分成两部分并分别处理减少了计算量的同时保留了丰富的特征信息。在香烟包装识别任务中这种结构有助于模型更好地提取包装的纹理和颜色特征提高对不同品牌包装的区分能力。3.2 PTB注意力模块设计金字塔注意力模块Pyramid Attention BlockPTB是一种多尺度注意力机制通过在不同感受野上捕获特征信息增强模型对目标特征的感知能力。PTB模块的结构如图所示它包含三个不同尺度的分支每个分支使用不同大小的卷积核来捕获不同尺度的特征信息然后通过注意力机制融合这些特征。PTB模块的具体实现如下classPTB(nn.Module):def__init__(self,channels):super().__init__()self.channelschannels# 17. 多尺度卷积分支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. 注意力机制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. 输出卷积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. 注意力计算attention_weightsself.attention(concat_feat)attended_featconcat_feat*attention_weights# 23. 特征融合outself.output_conv(attended_feat)# 24. 残差连接returnoutxPTB模块通过多尺度特征提取和注意力机制能够更好地捕获香烟包装在不同尺度上的特征信息特别是在包装细节和小目标识别方面具有显著优势。在香烟包装识别任务中这种模块有助于区分相似品牌包装之间的细微差异。3.3 改进后的YOLOv11整体架构基于CSP和PTB的改进YOLOv11模型整体架构如图所示。我们在骨干网络和颈部网络中引入了CSP结构在特征融合阶段加入了PTB模块以增强模型对香烟包装特征的提取能力。具体来说我们在骨干网络的C3模块中引入了CSP结构减少了计算量的同时保留了丰富的特征信息在颈部网络的PANet结构中加入了PTB模块增强了多尺度特征融合的效果在检测头部分我们使用了更高效的Anchor-Free检测策略提高了对小目标的检测能力。四、实验与结果分析4.1 数据集与预处理我们在自建的香烟包装数据集上进行了实验该数据集包含10种不同品牌的香烟包装每种品牌约1000张图像总计约10000张图像。图像采集了不同角度、光照条件和背景环境下的香烟包装确保了数据的多样性和代表性。数据集的统计信息如下表所示数据集总图像数品牌种类训练集验证集测试集香烟包装数据集1000010700015001500在数据预处理阶段我们对所有图像进行了归一化处理将像素值缩放到[0,1]范围内并采用了数据增强策略包括随机翻转、旋转、裁剪和颜色抖动等以增加模型的泛化能力。4.2 评价指标我们采用平均精度均值mAP和检测速度FPS作为评价指标其中mAP0.5表示IoU阈值为0.5时的平均精度mAP0.5:0.95表示IoU阈值从0.5到0.95时的平均精度平均值。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类别的平均精度n nn表示类别总数。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) \times \Delta recallAPt0∑1​Precision(t)×Δrecall其中P r e c i s i o n ( t ) Precision(t)Precision(t)表示在召回率为t tt时的精度Δ r e c a l l \Delta recallΔrecall是召回率的步长。这些指标能够全面评估模型的检测精度和速度对于实际应用场景具有重要意义。4.3 实验结果与分析我们在相同的实验环境下比较了原始YOLOv11和改进后的CSP-PTB-YOLOv11模型在香烟包装数据集上的性能结果如下表所示模型mAP0.5mAP0.5:0.95FPS参数量YOLOv11原始版0.8420.6238528.5MCSP-PTB-YOLOv110.8910.6857832.1M从表中可以看出改进后的CSP-PTB-YOLOv11模型在mAP0.5和mAP0.5:0.95指标上分别提升了5.8%和9.9%表明模型在检测精度上有显著提升。虽然FPS略有下降从85降至78但仍保持较高的检测速度满足实时应用需求。为了进一步分析模型性能的提升我们可视化了不同模型的特征图如图所示。从图中可以看出改进后的模型能够更好地捕获香烟包装的纹理和颜色特征特别是在相似品牌包装的区分上表现更好。4.4 消融实验为了验证CSP和PTB模块的有效性我们进行了消融实验结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从表中可以看出单独引入CSP或PTB模块都能提升模型性能而两者结合使用时效果最佳表明CSP和PTB模块在特征提取和融合方面具有互补性。五、结论与展望本文提出了一种基于CSP-PTB优化的改进YOLOv11模型用于香烟包装识别与分类任务。通过引入CSP结构减少计算量并保留丰富特征信息结合PTB模块增强多尺度特征融合能力模型在保持较高检测速度的同时显著提升了检测精度。实验结果表明改进后的模型在自建香烟包装数据集上取得了89.1%的mAP0.5相比原始YOLOv11提升了5.8%同时保持了78FPS的检测速度满足实时应用需求。未来的工作可以从以下几个方面展开扩大数据集规模增加更多品牌和类型的香烟包装提高模型的泛化能力探索更高效的特征融合策略进一步提升模型性能研究模型压缩和加速方法使模型能够在边缘设备上高效运行将模型应用于实际场景如智能零售、市场监管等验证其实用价值。通过持续优化和改进我们相信基于深度学习的香烟包装识别技术将在更多领域发挥重要作用为智能零售和市场监管提供有力支持。