ResNet18实战：智能零售货架监控系统搭建

1. 引言：通用物体识别在智能零售中的价值

随着AI技术的普及，智能零售正从概念走向落地。其中，货架监控系统作为门店自动化管理的核心环节，亟需一种稳定、高效、低成本的视觉识别方案。传统依赖人工巡检或定制化模型的方式存在响应慢、成本高、泛化能力差等问题。

而基于深度学习的通用物体识别技术，尤其是ResNet系列模型，为这一场景提供了理想解决方案。ResNet18凭借其轻量级结构与强大的特征提取能力，在保持高精度的同时，具备极佳的推理速度和部署灵活性，特别适合运行在边缘设备或CPU环境下的零售终端。

本文将围绕“基于TorchVision官方ResNet-18的通用图像分类服务”，手把手带你搭建一个可用于智能货架监控的图像识别系统。该方案支持1000类常见商品与场景识别，集成WebUI界面，并针对CPU进行了性能优化，具备开箱即用、无需联网、稳定性强等核心优势。

2. 技术选型：为什么选择ResNet-18？

2.1 ResNet架构的本质优势

ResNet（残差网络）由微软研究院于2015年提出，其核心创新在于引入了残差连接（Residual Connection），解决了深层神经网络训练中的梯度消失问题。通过“跳跃连接”机制，信息可以直接跨层传递，使得网络可以更深而不失收敛性。

尽管后续出现了更复杂的模型（如EfficientNet、Vision Transformer），但ResNet-18因其以下特点，依然是工业界广泛采用的基础模型：

参数量小：仅约1170万参数，模型文件仅40MB+，适合嵌入式部署
推理速度快：在CPU上单张图片推理时间可控制在100ms以内
预训练生态成熟：ImageNet上预训练权重丰富，迁移学习效果稳定
代码兼容性强：主流框架（PyTorch/TensorFlow）均提供标准实现

2.2 TorchVision官方模型的价值

本项目采用的是TorchVision 提供的标准 ResNet-18 实现，而非第三方魔改版本。这意味着：

模型结构清晰、文档完整，便于调试与二次开发
权重直接加载自官方源，避免“模型不存在”、“权限不足”等报错
可无缝对接PyTorch生态系统，支持ONNX导出、TensorRT加速等后续优化路径

✅一句话总结：我们不是“调包侠”，而是站在巨人肩膀上的工程实践者。

3. 系统设计与实现

3.1 整体架构概览

本系统的整体架构如下图所示（文字描述）：

[用户上传图片] ↓ [Flask WebUI 接口] ↓ [图像预处理：Resize + Normalize] ↓ [ResNet-18 模型推理] ↓ [Top-3 类别与置信度输出] ↓ [前端可视化展示]

整个流程完全本地化运行，不依赖任何外部API，确保数据安全与服务稳定性。

3.2 核心模块详解

3.2.1 图像预处理 pipeline

ResNet-18在ImageNet上训练时使用了固定的输入规范，因此必须对输入图像进行标准化处理：

from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize( mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225] ), ])

Resize(256)：先将图像缩放到256x256
CenterCrop(224)：中心裁剪至224x224（模型输入尺寸）
ToTensor()：转为张量并归一化到[0,1]
Normalize：使用ImageNet统计值进行标准化

📌注意：这一步是保证识别准确率的关键，不可省略或随意修改。

3.2.2 模型加载与推理逻辑

import torch from torchvision import models # 加载预训练ResNet-18模型 model = models.resnet18(pretrained=True) model.eval() # 切换到评估模式 # 加载类别标签（ImageNet 1000类） with open("imagenet_classes.txt", "r") as f: categories = [s.strip() for s in f.readlines()] def predict(image_tensor): with torch.no_grad(): output = model(image_tensor.unsqueeze(0)) # 增加batch维度 probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0) values, indices = torch.topk(probabilities, 3) results = [] for i in range(3): label_idx = indices[i].item() prob = values[i].item() category_name = categories[label_idx] results.append((category_name, round(prob * 100, 2))) return results

📌关键点解析： -pretrained=True自动下载并加载官方权重（首次运行需联网，之后缓存） -model.eval()关闭Dropout/BatchNorm的训练行为，提升推理稳定性 -softmax将原始logits转换为概率分布 -topk(3)获取置信度最高的三个预测结果

3.2.3 WebUI交互界面（Flask实现）

使用Flask构建轻量级Web服务，支持图片上传与结果显示：

from flask import Flask, request, render_template, redirect, url_for import os app = Flask(__name__) UPLOAD_FOLDER = 'static/uploads' app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER @app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': file = request.files['image'] if file: filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename) file.save(filepath) image = Image.open(filepath) input_tensor = transform(image) results = predict(input_tensor) return render_template('result.html', results=results, image_url=filepath) return render_template('upload.html') if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

前端页面包含： - 文件上传控件 - “🔍 开始识别”按钮 - 图片预览区 - Top-3 分类结果表格（含类别名与置信度）

4. 在智能零售货架监控中的应用实践

4.1 应用场景适配分析

虽然ResNet-18原生支持的是ImageNet的1000类通用物体识别（如“cat”、“car”、“alp”等），但在零售场景中，我们可以通过语义映射 + 后处理规则引擎的方式，将其转化为实用的商品识别工具。

例如：

原始识别结果	零售语义解释	可能动作
`carton`,`cardboard box`	货架缺货区域	触发补货提醒
`bottle`,`drink`	饮料品类陈列	统计SKU分布
`person`	顾客停留	启动客流分析
`ski`,`alp`	非商品图像（广告/海报）	过滤无效帧