四川省建设监理协会网站,品质好的客户管理系统,行者seo,php网站开发linux在很多大型商超购物场所里面#xff0c;商品的数字化信息管理系统是很重要的一环#xff0c;能够做到对商品的快速精准管理#xff0c;而基于CV视角的自动化智能化识别系统能够定位识别商品信息对于数字化水平的提升有着很大的帮助#xff0c;本文的核心思想就是想要基于自…在很多大型商超购物场所里面商品的数字化信息管理系统是很重要的一环能够做到对商品的快速精准管理而基于CV视角的自动化智能化识别系统能够定位识别商品信息对于数字化水平的提升有着很大的帮助本文的核心思想就是想要基于自建商品商标检测数据集来尝试开发构建商标智能检测分析系统探索商品管理数字化的可行性。
首先看下实例效果如下所示 数据集情况如下所示 训练数据配置文件如下所示 这里选择的是yolov5系列的模型在实验阶段我们对比了n、s、m、l和x五款不同参数量级的模型模型文件如下所示
【yolov5n】
# YOLOv5 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.25 # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]【yolov5s】
# YOLOv5 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32#Backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]#Head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]【yolov5m】
# YOLOv5 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15 # number of classes
depth_multiple: 0.67 # model depth multiple
width_multiple: 0.75 # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]【yolov5l】
# YOLOv5 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]【yolov5x】
# YOLOv5 by Ultralytics, GPL-3.0 license# Parameters
nc: 15 # number of classes
depth_multiple: 1.33 # model depth multiple
width_multiple: 1.25 # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]训练阶段五款不同参数量级的模型保持完全一致的参数设置等待训练完成后我们来整体对比分析下结果。
【Precision曲线】 精确率曲线Precision-Recall Curve是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。 精确率Precision是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率Recall是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。 绘制精确率曲线的步骤如下 使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常当预测概率大于阈值时样本被分类为正例否则分类为负例。 对于每个阈值计算相应的精确率和召回率。 将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上形成精确率曲线。 根据精确率曲线的形状和变化趋势可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。 通过观察精确率曲线我们可以根据需求确定最佳的阈值以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。 精确率曲线通常与召回率曲线Recall Curve一起使用以提供更全面的分类器性能分析并帮助评估和比较不同模型的性能。 【Recall曲线】 召回率曲线Recall Curve是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。 召回率Recall是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度Sensitivity或真正例率True Positive Rate。 绘制召回率曲线的步骤如下 使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常当预测概率大于阈值时样本被分类为正例否则分类为负例。 对于每个阈值计算相应的召回率和对应的精确率。 将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上形成召回率曲线。 根据召回率曲线的形状和变化趋势可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。 通过观察召回率曲线我们可以根据需求确定最佳的阈值以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。 召回率曲线通常与精确率曲线Precision Curve一起使用以提供更全面的分类器性能分析并帮助评估和比较不同模型的性能。 【F1值曲线】 F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率Precision、召回率Recall和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。 F1分数是精确率和召回率的调和平均值它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点以选择最佳的阈值。 绘制F1值曲线的步骤如下 使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常当预测概率大于阈值时样本被分类为正例否则分类为负例。 对于每个阈值计算相应的精确率、召回率和F1分数。 将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上形成F1值曲线。 根据F1值曲线的形状和变化趋势可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。 F1值曲线通常与接收者操作特征曲线ROC曲线一起使用以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。 【loss对比曲线】 整体分析来看不难直观看出来n系列模型的性能最差s系列的模型次之m系列的模型已经与l和x系列的模型表现相当没有非常明显的差异。从速度上来讲m系列的模型对比l系列和x系列的模型有着天然的优势实际使用中优先会选择m系列的模型。
接下来了以m系列模型结果为例详细看下结果详情 【混淆矩阵】 【训练指标可视化】 感兴趣的话也都可以自行动手尝试下。
