文章目录
- 📌 基于YOLOv8的智能货架商品检测系统开发指南
- 项目背景与目标
- 🔍 第一章：YOLOv8技术详解
- 1.1 YOLOv8简介
- 1.2 环境配置
- 📂 第二章：数据集准备与处理
- 2.1 数据集选择策略
- 2.2 数据标注详解
- 2.3 数据集组织结构
- 2.4 数据增强策略
- 🧠 第三章：YOLOv8模型训练详解
- 3.1 模型初始化与配置
- 3.2 训练参数详解与优化
- 3.3 训练监控与可视化
- 3.4 模型验证与测试
- 💻 第四章：模型推理与部署
- 4.1 可视化界面
📌 基于YOLOv8的智能货架商品检测系统开发指南
代码和论文在文章最底下的百度网盘中
项目背景与目标
在现代零售业中，智能盘点和货架管理已成为提升运营效率的重要手段。传统的人工盘点方式不仅耗时耗力，还容易出现漏检和误检。而基于图像模板匹配的早期自动化方案，由于需要固定的摄像头角度和预设模板，在实际应用中灵活性较差。
随着深度学习技术的发展，YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其"一次检测"的高效性和出色的精度表现，成为了目标检测领域的主流选择。本项目将详细介绍如何使用最新的YOLOv8模型构建一个完整的货架商品检测系统，包括数据准备、模型训练、推理部署和图形界面开发，帮助你快速搭建属于自己的智能零售解决方案。
🔍 第一章：YOLOv8技术详解
1.1 YOLOv8简介
YOLOv8是Ultralytics团队在2023年推出的最新目标检测模型，它在保持YOLO系列一贯高效特性的基础上，进行了多项重要改进：
核心技术特点：
- Anchor-Free架构：摒弃了传统的锚框机制，简化了模型结构，提升了检测精度
