【完整源码+数据集+部署教程】【零售和消费品＆存货】超市购物车商品检测系统源码＆素材集全套：改进yolo11-DySnakeConv

背景意义

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。

图片效果

数据集信息

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。

核心代码

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, activation_fn=F.gelu, dropout=0.0):
super().init()
self.fc1 = nn.Linear(embed_dim, ffn_dim) # 第一层线性变换
self.fc2 = nn.Linear(ffn_dim, embed_dim) # 第二层线性变换
self.dropout = nn.Dropout(dropout) # dropout层
self.activation_fn = activation_fn # 激活函数

def forward(self, x: torch.Tensor):'''x: 输入张量，形状为 (b, h, w, c)'''x = self.fc1(x)  # 第一层x = self.activation_fn(x)  # 激活x = self.dropout(x)  # dropoutx = self.fc2(x)  # 第二层return x

class VisRetNet(nn.Module):
“”" 视觉回归网络类 “”"
def init(self, in_chans=3, num_classes=1000, embed_dims=[96, 192, 384, 768], depths=[2, 2, 6, 2], num_heads=[3, 6, 12, 24]):
super().init()
self.patch_embed = PatchEmbed(in_chans=in_chans, embed_dim=embed_dims[0]) # 图像分块嵌入
self.layers = nn.ModuleList() # 存储各层

    # 构建各层for i_layer in range(len(depths)):layer = BasicLayer(embed_dim=embed_dims[i_layer], depth=depths[i_layer], num_heads=num_heads[i_layer])self.layers.append(layer)
def forward(self, x):x = self.patch_embed(x)  # 进行图像分块嵌入for layer in self.layers:x = layer(x)  # 逐层前向传播return x

定义模型构造函数

def RMT_T():
model = VisRetNet(
embed_dims=[64, 128, 256, 512],
depths=[2, 2, 8, 2],
num_heads=[4, 4, 8, 16]
)
return model

if name == ‘main’:
model = RMT_T() # 创建模型
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
res = model(inputs) # 前向传播
print(res.size()) # 输出结果的形状
代码说明：
DWConv2d：实现了深度可分离卷积，用于处理输入张量。
MaSA：实现了多头自注意力机制，计算查询、键、值并进行注意力加权。
FeedForwardNetwork：实现了前馈神经网络，包含两层线性变换和激活函数。
VisRetNet：构建了一个视觉回归网络，包含图像分块嵌入和多个基本层。
RMT_T：模型构造函数，创建一个小型的视觉回归网络实例。
此代码为一个简化的视觉回归网络的实现，适合用于理解和扩展深度学习模型的结构。

这个程序文件 rmt.py 实现了一个基于视觉变换器（Vision Transformer）的网络模型，名为 VisRetNet，并提供了不同规模的模型构造函数（如 RMT_T, RMT_S, RMT_B, RMT_L）。该模型主要用于处理图像数据，具有图像嵌入、块结构、注意力机制等特性。

首先，文件中导入了必要的库，包括 PyTorch 和一些自定义的层和模块。接着定义了一些基础组件，例如 DWConv2d（深度可分离卷积）、RelPos2d（二维相对位置编码）、MaSAd 和 MaSA（多头自注意力机制的变体）等。这些组件是构建模型的基础，负责处理输入数据的不同方面。

DWConv2d 类实现了深度可分离卷积，主要用于降低计算复杂度。RelPos2d 类则用于生成相对位置编码，这在处理图像时能够帮助模型更好地理解空间关系。MaSAd 和 MaSA 类实现了不同形式的自注意力机制，前者支持分块处理，后者则处理整个输入。

接下来，FeedForwardNetwork 类实现了前馈神经网络，通常用于在注意力层之后进行特征变换。RetBlock 类则是一个包含注意力机制和前馈网络的基本块，支持层归一化和残差连接。

PatchMerging 类用于将输入特征图分割成多个小块，并进行合并，以便在模型的不同层之间传递信息。BasicLayer 类则构建了一个基本的变换器层，包含多个 RetBlock 组件，并在必要时进行下采样。

LayerNorm2d 和 PatchEmbed 类分别实现了二维层归一化和图像到补丁的嵌入过程，后者将输入图像转换为嵌入特征。

VisRetNet 类是整个模型的核心，负责构建整个网络结构。它包含多个层，每一层由多个块组成，并支持不同的超参数配置，如嵌入维度、深度、头数等。模型的前向传播过程包括图像补丁嵌入、经过各层的处理以及特征提取。

最后，文件提供了四个不同规模的模型构造函数（RMT_T, RMT_S, RMT_B, RMT_L），这些函数根据不同的参数设置创建不同规模的 VisRetNet 模型。程序的最后部分是一个测试示例，创建了一个小型模型并对随机输入进行了前向传播，输出每个特征图的尺寸。

总体来说，这个文件实现了一个复杂的视觉变换器模型，结合了多种先进的深度学习技术，适用于图像处理任务。

10.3 lsknet.py
以下是经过简化并添加详细中文注释的核心代码部分：

import torch
import torch.nn as nn
from functools import partial

class Mlp(nn.Module):
“”" 多层感知机（MLP）模块 “”"
def init(self, in_features, hidden_features=None, out_features=None, act_layer=nn.GELU, drop=0.):
super().init()
out_features = out_features or in_features # 输出特征数
hidden_features = hidden_features or in_features # 隐藏层特征数
self.fc1 = nn.Conv2d(in_features, hidden_features, 1) # 第一层卷积
self.dwconv = DWConv(hidden_features) # 深度卷积
self.act = act_layer() # 激活函数
self.fc2 = nn.Conv2d(hidden_features, out_features, 1) # 第二层卷积
self.drop = nn.Dropout(drop) # Dropout层

def forward(self, x):""" 前向传播 """x = self.fc1(x)x = self.dwconv(x)x = self.act(x)x = self.drop(x)x = self.fc2(x)x = self.drop(x)return x

class Attention(nn.Module):
“”" 注意力模块 “”"
def init(self, d_model):
super().init()
self.proj_1 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 线性投影
self.activation = nn.GELU() # 激活函数
self.spatial_gating_unit = LSKblock(d_model) # 空间门控单元
self.proj_2 = nn.Conv2d(d_model, d_model, 1) # 线性投影

def forward(self, x):""" 前向传播 """shortcut = x.clone()  # 残差连接x = self.proj_1(x)x = self.activation(x)x = self.spatial_gating_unit(x)x = self.proj_2(x)x = x + shortcut  # 残差连接return x

class Block(nn.Module):
“”" 网络块，包括注意力和MLP “”"
def init(self, dim, mlp_ratio=4., drop=0., drop_path=0., act_layer=nn.GELU):
super().init()
self.attn = Attention(dim) # 注意力模块
self.mlp = Mlp(in_features=dim, hidden_features=int(dim * mlp_ratio), act_layer=act_layer, drop=drop) # MLP模块
self.drop_path = nn.Identity() if drop_path <= 0. else DropPath(drop_path) # 随机深度

def forward(self, x):""" 前向传播 """x = x + self.drop_path(self.attn(x))  # 添加注意力模块的输出x = x + self.drop_path(self.mlp(x))  # 添加MLP模块的输出return x

class LSKNet(nn.Module):
“”" LSKNet网络结构 “”"
def init(self, img_size=224, in_chans=3, embed_dims=[64, 128, 256, 512], depths=[3, 4, 6, 3]):
super().init()
self.num_stages = len(depths) # 网络阶段数

    for i in range(self.num_stages):# 初始化每个阶段的嵌入层和块patch_embed = OverlapPatchEmbed(img_size=img_size // (2 ** i), in_chans=in_chans if i == 0 else embed_dims[i - 1], embed_dim=embed_dims[i])block = nn.ModuleList([Block(dim=embed_dims[i]) for _ in range(depths[i])])setattr(self, f"patch_embed{i + 1}", patch_embed)setattr(self, f"block{i + 1}", block)
def forward(self, x):""" 前向传播 """outs = []for i in range(self.num_stages):patch_embed = getattr(self, f"patch_embed{i + 1}")block = getattr(self, f"block{i + 1}")x, _, _ = patch_embed(x)  # 嵌入层for blk in block:x = blk(x)  # 块的前向传播outs.append(x)  # 保存每个阶段的输出return outs

class DWConv(nn.Module):
“”" 深度卷积模块 “”"
def init(self, dim=768):
super(DWConv, self).init()
self.dwconv = nn.Conv2d(dim, dim, 3, padding=1, groups=dim) # 深度卷积

def forward(self, x):""" 前向传播 """return self.dwconv(x)

def lsknet_t(weights=‘’):
“”" 创建LSKNet_t模型并加载权重 “”"
model = LSKNet(embed_dims=[32, 64, 160, 256], depths=[3, 3, 5, 2])
if weights:
model.load_state_dict(torch.load(weights)[‘state_dict’])
return model

if name == ‘main’:
model = lsknet_t(‘lsk_t_backbone.pth’) # 创建模型
inputs = torch.randn((1, 3, 640, 640)) # 随机输入
for i in model(inputs):
print(i.size()) # 输出每个阶段的特征图大小
代码说明：
Mlp：实现了一个多层感知机模块，包含两个卷积层和一个深度卷积层，使用Dropout进行正则化。
Attention：实现了一个注意力机制模块，包含线性投影和空间门控单元。
Block：定义了一个网络块，包含注意力模块和MLP模块，支持残差连接。
LSKNet：主网络结构，包含多个阶段，每个阶段由嵌入层和多个块组成。
DWConv：实现了深度卷积，用于特征提取。
lsknet_t：用于创建LSKNet_t模型并加载预训练权重的函数。
这个程序文件定义了一个名为 lsknet.py 的深度学习模型，主要用于图像处理任务。它使用了 PyTorch 框架，并实现了一种名为 LSKNet 的网络结构。以下是对代码的详细讲解。

首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 的核心模块和一些辅助函数。接着，定义了一个名为 Mlp 的类，这个类实现了一个多层感知机（MLP），包含两个卷积层和一个深度卷积层。它的前向传播方法依次通过这些层，并在每个层之间应用激活函数和 dropout。

接下来，定义了 LSKblock 类，这是 LSKNet 的核心构建块之一。该类使用了多个卷积层来提取特征，并通过不同的方式计算注意力机制。具体来说，它首先通过深度卷积和空间卷积获取特征，然后将这些特征进行融合，最后通过一个卷积层生成最终的注意力输出。

Attention 类则实现了一个注意力机制，包含两个投影层和一个 LSKblock。在前向传播中，它将输入通过投影层，激活函数，注意力块，然后再通过另一个投影层，最后与输入相加，形成残差连接。

Block 类是 LSKNet 的基本单元，结合了注意力机制和 MLP。它使用批归一化层对输入进行标准化，并通过 DropPath 实现随机深度的功能，以增强模型的泛化能力。

OverlapPatchEmbed 类用于将输入图像分割成重叠的补丁，并进行嵌入。它通过卷积层将输入通道转换为嵌入维度，并进行归一化处理。

LSKNet 类是整个网络的主体，负责构建不同阶段的网络结构。它根据输入参数设置不同的嵌入维度、深度和其他超参数，并在前向传播中依次通过各个阶段的嵌入、块和归一化层。

DWConv 类实现了深度卷积操作，用于特征提取。

此外，文件中还定义了 update_weight 函数，用于更新模型的权重。它会检查权重字典中的每个键是否存在于模型字典中，并且形状是否匹配。

最后，提供了两个函数 lsknet_t 和 lsknet_s，分别用于创建不同配置的 LSKNet 模型，并可以选择加载预训练权重。

在文件的最后部分，提供了一个示例代码块，展示了如何实例化 lsknet_t 模型并进行一次前向传播，输出每个阶段的特征图的尺寸。

整体来看，这个文件实现了一个复杂的深度学习模型，结合了多种先进的网络结构和技术，适用于图像分类或其他视觉任务。

10.4 utils.py
以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

import torch
import torch.nn.functional as F

def multi_scale_deformable_attn_pytorch(
value: torch.Tensor,
value_spatial_shapes: torch.Tensor,
sampling_locations: torch.Tensor,
attention_weights: torch.Tensor,
) -> torch.Tensor:
“”"
多尺度可变形注意力机制。

参数:
- value: 输入特征图，形状为 (bs, C, num_heads, embed_dims)
- value_spatial_shapes: 特征图的空间形状，形状为 (num_levels, 2)
- sampling_locations: 采样位置，形状为 (bs, num_queries, num_heads, num_levels, num_points, 2)
- attention_weights: 注意力权重，形状为 (bs, num_heads, num_queries, num_levels, num_points)
返回:
- output: 经过多尺度可变形注意力机制处理后的输出，形状为 (bs, num_queries, num_heads * embed_dims)
"""
bs, _, num_heads, embed_dims = value.shape  # 获取输入特征图的形状
_, num_queries, _, num_levels, num_points, _ = sampling_locations.shape  # 获取采样位置的形状
# 将输入特征图按照空间形状分割成多个特征图
value_list = value.split([H_ * W_ for H_, W_ in value_spatial_shapes], dim=1)
# 将采样位置转换到[-1, 1]范围
sampling_grids = 2 * sampling_locations - 1
sampling_value_list = []
# 遍历每个尺度的特征图
for level, (H_, W_) in enumerate(value_spatial_shapes):# 将特征图调整形状以便进行采样value_l_ = value_list[level].flatten(2).transpose(1, 2).reshape(bs * num_heads, embed_dims, H_, W_)# 调整采样网格的形状sampling_grid_l_ = sampling_grids[:, :, :, level].transpose(1, 2).flatten(0, 1)# 使用双线性插值进行特征图的采样sampling_value_l_ = F.grid_sample(value_l_, sampling_grid_l_, mode="bilinear", padding_mode="zeros", align_corners=False)sampling_value_list.append(sampling_value_l_)
# 调整注意力权重的形状
attention_weights = attention_weights.transpose(1, 2).reshape(bs * num_heads, 1, num_queries, num_levels * num_points
)
# 计算最终输出
output = ((torch.stack(sampling_value_list, dim=-2).flatten(-2) * attention_weights).sum(-1).view(bs, num_heads * embed_dims, num_queries)
)
return output.transpose(1, 2).contiguous()  # 返回形状为 (bs, num_queries, num_heads * embed_dims) 的输出

代码核心部分说明：
输入参数：

value：输入特征图，包含多个头部和嵌入维度。
value_spatial_shapes：特征图的空间形状，指示每个尺度的高度和宽度。
sampling_locations：用于采样的空间位置。
attention_weights：每个查询对应的注意力权重。
处理流程：

将输入特征图分割为多个尺度的特征图。
将采样位置转换为[-1, 1]范围，以适应grid_sample函数。
对每个尺度的特征图进行采样，使用双线性插值。
计算加权后的采样特征图，并生成最终输出。
输出：

返回经过多尺度可变形注意力机制处理后的特征图，形状为 (bs, num_queries, num_heads * embed_dims)。
这个程序文件 utils.py 是一个用于实现一些常用功能的模块，主要与深度学习和计算机视觉中的多尺度可变形注意力机制相关。代码中使用了 PyTorch 库，包含了一些初始化、数学运算和注意力机制的实现。

首先，文件导入了一些必要的库，包括 copy、math、numpy 和 torch，以及 PyTorch 的神经网络模块和功能模块。接着，定义了一个 all 列表，指定了模块中可导出的公共接口。

_get_clones 函数用于创建一个给定模块的克隆列表。它接受一个模块和一个整数 n，返回一个包含 n 个克隆模块的 ModuleList，这在构建具有多个相同层的网络时非常有用。

bias_init_with_prob 函数用于根据给定的先验概率初始化卷积或全连接层的偏置值。它使用了对数几率的公式，将概率转换为偏置值，以便在训练过程中更好地引导模型。

linear_init 函数用于初始化线性模块的权重和偏置。它根据模块的权重形状计算一个边界值，并使用均匀分布初始化权重和偏置，这有助于模型的收敛。

inverse_sigmoid 函数计算给定张量的反 sigmoid 函数。它首先将输入张量限制在 [0, 1] 的范围内，然后通过对数运算计算反 sigmoid 值，这在某些模型中用于梯度反向传播时的计算。

multi_scale_deformable_attn_pytorch 函数实现了多尺度可变形注意力机制。它接受多个输入参数，包括值张量、空间形状、采样位置和注意力权重。函数首先对输入进行形状处理，然后使用 F.grid_sample 函数进行双线性插值，从而根据采样位置获取相应的值。最后，通过加权求和的方式计算输出，返回经过处理的张量。

总体来说，这个模块提供了一些基础的工具和函数，旨在支持深度学习模型中复杂的注意力机制，尤其是在处理多尺度特征时的应用。

源码文件

源码获取

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式