基於深度學習的快遞包裹檢測系統（網頁版+YOLOv8/v7/v6/v5程式碼+訓練資料集）

逗逗班学Python發表於2024-04-03

摘要：在當今的物流業中，快遞包裹的自動化檢測技術變得越來越重要。為了提高檢測的準確率和效率，基於YOLOv8/v7/v6/v5的快遞包裹檢測系統成為了研究的熱點。本部落格深入探討了這一技術，核心上，我們採用了最先進的YOLOv8演算法，並將其與YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5進行了綜合對比，以展現各版本在快遞包裹檢測領域的效能差異。我們詳細介紹了國內外在快遞包裹檢測方面的研究現狀，從資料集的處理到演算法的原理，再到模型的構建與訓練程式碼，每一步都經過了嚴謹的設計。特別地，我們還開發了一個基於Streamlit的互動式Web應用介面，在該介面中，使用者不僅可以上傳圖片、影片，甚至可以連線實時攝像頭進行快遞包裹檢測，還可以根據需求上傳不同版本的YOLO模型（YOLOv8/v7/v6/v5）進行推理預測。該介面的設計允許使用者根據自己的需求進行簡單的修改和調整。本文還提供了完整的網頁設計、深度學習模型程式碼和訓練資料集的下載連結，使讀者能夠輕鬆復現我們的工作，或在此基礎上進行進一步的研究和開發。透過這一研究，我們旨在為物流行業提供一個高效、準確的快遞包裹自動檢測解決方案，以應對日益增長的物流需求。

1. 網頁功能與效果
2. 緒論
- 2.1 研究背景及意義
- 2.2 國內外研究現狀
- 2.3 要解決的問題及其方案
  - 2.3.1 要解決的問題
  - 2.3.2 解決方案
- 2.4 博文貢獻與組織結構
3. 資料集處理
4. 原理與程式碼介紹
- 4.1 YOLOv8演算法原理
- 4.2 模型構建
- 4.3 訓練程式碼
5. 實驗結果與分析
- 5.1 訓練曲線
- 5.2 PR曲線圖
- 5.3 YOLOv8/v7/v6/v5對比實驗
6. 系統設計與實現
- 6.1 系統架構概覽
- 6.2 系統流程
程式碼下載連結
7. 結論與未來工作

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演示與介紹影片 ：https://www.bilibili.com/video/BV1Pz421Z7PM/
YOLOv8/v7/v6/v5專案合集下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xm5tv
YOLOv8和v5專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmJ5v
YOLOv7專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmZ5v
YOLOv6專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xmp5t

若您想獲得博文中涉及的實現完整全部資原始檔（包括測試圖片、影片，py, UI檔案，訓練資料集、訓練程式碼、介面程式碼等），這裡已打包上傳至博主的麵包多平臺，見可參考部落格與影片，已將所有涉及的檔案同時打包到裡面，點選即可執行，完整檔案截圖如下：

基於深度學習的快遞包裹檢測系統（網頁版+YOLOv8/v7/v6/v5程式碼+訓練資料集）

1. 網頁功能與效果

（1）開啟攝像頭實時檢測：本系統允許使用者透過網頁直接開啟攝像頭，實現對實時影片流中快遞包裹的檢測。系統將自動識別並分析畫面中的快遞包裹，並將檢測結果實時顯示在使用者介面上，為使用者提供即時的反饋。

（2）選擇圖片檢測：使用者可以上傳本地的圖片檔案到系統中進行快遞包裹檢測。系統會分析上傳的圖片，識別出圖片中的快遞包裹，並在介面上展示帶有快遞包裹標籤和置信度的檢測結果，讓使用者能夠清晰地瞭解到每個快遞包裹狀態。

（3）選擇影片檔案檢測：系統支援使用者上傳影片檔案進行快遞包裹檢測。上傳的影片將被系統逐幀分析，以識別和標記影片中每一幀的快遞包裹。使用者可以觀看帶有快遞包裹檢測標記的影片，瞭解影片中快遞包裹的變化。

（4）選擇不同訓練好的模型檔案：系統整合了多個版本的YOLO模型（如YOLOv8/v7/v6/v5），使用者可以根據自己的需求選擇不同的模型進行快遞包裹檢測。這一功能使得使用者能夠靈活地比較不同模型的表現，以選擇最適合當前任務的模型。

在本系統中，實時攝像頭檢測功能允許使用者直接透過網頁開啟攝像頭進行快遞包裹的實時檢測，特別適合物流中心實時處理和分類大量包裹的需求。此外，系統提供的選擇圖片檢測和選擇影片檔案檢測功能讓使用者能夠上傳本地的包裹圖片或影片檔案，系統將自動進行分析並顯示檢測結果。

為了滿足不同使用者的需求，我們還加入了模型選擇功能，使用者可以透過下拉選單選擇不同版本的訓練好的YOLO模型（YOLOv8/v7/v6/v5）進行檢測，測試各模型在特定情境下的效能和準確度。檢測結果的展示方式也高度靈活，檢測與原始畫面顯示功能可以讓檢測結果與原始畫面同時或單獨顯示，便於使用者進行直觀的對比分析。

針對需要專注於特定目標檢測的使用者，我們設計了目標標記與結果顯示功能，透過簡單的下拉選單操作，使用者可以單獨標記並顯示特定目標的檢測結果。而檢測結果的動態展示也極為直觀，系統將以表格形式動態展示檢測結果，包括目標類別、置信度等資訊，同時，透過引數調整功能，使用者可以動態調整置信度閾值和IOU閾值，實現最優的檢測效果。

最後，為了便於使用者記錄和分享檢測結果，我們提供了結果匯出功能，使用者可以將檢測結果的表格匯出為CSV檔案，或將標記過的圖片、影片、攝像頭畫面結果匯出為AVI格式的影像檔案。透過這些綜合的功能設計，我們的系統不僅提供了一個高效、準確的快遞包裹檢測解決方案，也提供了高度靈活和使用者友好的操作體驗。

2. 緒論

2.1 研究背景及意義

隨著全球電子商務的蓬勃發展，快遞物流行業正面臨前所未有的挑戰和機遇。據統計，2020年全球電子商務銷售額達到了4.28萬億美元，預計到2024年將增長至6.39萬億美元。這種迅猛的增長速度帶來了巨大的快遞包裹量，而如何有效、準確地處理這些包裹成為了物流行業亟待解決的問題。在這種背景下，快遞包裹檢測技術的研究和應用顯得尤為重要。

快遞包裹檢測技術主要依賴於計算機視覺和深度學習演算法，旨在透過自動化的方式識別、分類和追蹤包裹。這一技術的應用不僅可以大幅度提高物流處理的效率，減少人為錯誤，還可以最佳化物流資源分配，降低運營成本，從而提高整個行業的服務水平和顧客滿意度。

目前，基於深度學習的目標檢測演算法，在快遞包裹檢測領域顯示出了巨大的潛力和優勢。特別是YOLO（You Only Look Once）系列演算法，以其快速、準確的特性受到了廣泛關注。從YOLOv1到最近的YOLOv8，每一次更新都在追求更高的檢測精度和更快的處理速度^[1]。研究表明，YOLO演算法能夠在複雜的背景下有效地識別和定位快遞包裹，顯著提高了檢測的準確率和效率^[2]。

儘管如此，快遞包裹檢測仍面臨著一些挑戰。例如，包裹的形狀、大小和包裝材料的多樣性，以及在複雜環境下的高準確性要求，都對檢測演算法提出了更高的要求。此外，實時性是另一個重要考量因素，特別是在處理高峰期大量包裹時，檢測系統需要快速準確地完成任務，以避免物流瓶頸^[3]。

針對這些挑戰，近年來有不少研究致力於改進和最佳化深度學習模型。例如，透過引入更復雜的網路結構，增加網路的深度和寬度，或者利用更先進的訓練技巧，如資料增強、遷移學習等，來提高模型的泛化能力和檢測效率^[4]。此外，一些研究還嘗試結合多種感測器資料，如深度資訊和紅外資訊，以提高檢測的準確性和魯棒性^[5]。

隨著技術的不斷進步和創新，快遞包裹檢測技術正逐漸成為物流行業的重要支撐，不僅為企業帶來了經濟效益，也為消費者提供了更優質的服務。

2.2 國內外研究現狀

在當前的研究領域內，快遞包裹檢測技術正經歷著快速發展，特別是基於深度學習的目標檢測演算法在提高檢測準確性和效率方面取得了顯著進展。近年來，研究者們提出了多種改進演算法，旨在解決傳統方法在複雜環境下準確度不高、實時性不強的問題。以下是幾種最新的相關演算法和它們的研究成果。

YOLO系列演算法自從提出以來，一直是快遞包裹檢測研究中的熱門演算法。YOLOv4演算法透過引入CSPDarknet53作為其骨幹網路，並利用了多尺度訓練、自適應錨框計算等技術，顯著提高了檢測速度和準確性。繼YOLOv4之後，YOLOv5進一步最佳化了模型結構和訓練過程，實現了更快的檢測速度和更高的準確率，特別是在GPU資源受限的情況下仍能保持良好的效能。

另一方面，Transformer在目標檢測領域也展現出了巨大的潛力。ViT（Vision Transformer）透過將影像分割成多個patches，並將其輸入到Transformer模型中，實現了與CNN相競爭的效能。DETR（Detection Transformer）則是第一個將Transformer完全應用於目標檢測的演算法，它透過去除需要手工設計的部分，如非極大抑制（NMS），簡化了檢測流程，儘管訓練時間較長，但在多種檢測任務上展示了優秀的效能。

此外，一些研究致力於最佳化深度學習模型的訓練過程和資料處理方式。例如，一種方法是透過生成對抗網路（GAN）生成更多的訓練資料，以增強模型的泛化能力和魯棒性。另一種方法是利用半監督學習技術，結合少量標註資料和大量未標註資料進行訓練，有效地提升了模型的檢測效能。

在資料集方面，早期的研究多依賴於小規模和特定場景的資料集，這限制了模型的泛化能力和實際應用範圍。為解決這一問題，近年來出現了更大規模、多樣化的快遞包裹檢測資料集，如Open Images和COCO資料集的擴充套件版本，它們包含了大量的包裹影像和豐富的標註資訊，極大地促進了檢測技術的發展和應用。

儘管取得了顯著進展，快遞包裹檢測仍面臨著技術挑戰，包括但不限於：1) 在複雜環境下保持高準確度和實時性；2) 包裹多樣性對檢測演算法的挑戰，如不同大小、形狀和遮擋情況；3) 模型的泛化能力和魯棒性；4) 高效的模型部署和資源最佳化問題。

未來的研究趨勢可能會集中在以下幾個方面：一是透過演算法創新，如深度學習模型的輕量化和最佳化，以適應資源受限的應用場景；二是結合多模態資料，如深度資訊和紅外資訊，提高檢測的魯棒性；三是發展更高效的訓練策略和資料增強技術，提升模型的泛化能力；最後，隨著邊緣計算技術的發展，實現演算法在端側的高效執行也將成為重要的研究方向。

2.3 要解決的問題及其方案

2.3.1 要解決的問題

針對基於YOLOv8/v7/v6/v5的快遞包裹檢測系統，我們面臨著一系列獨特的挑戰和需求。以下是我們識別出的關鍵問題，以及我們計劃如何解決這些問題。

快遞包裹檢測的準確性和速度

快遞包裹檢測的主要挑戰之一是如何在複雜多變的物流環境中實現對包裹的高準確度識別及實時處理。包裹的大小、形狀、顏色及其在倉庫中的堆疊方式可能會大不相同，這就要求檢測系統能夠準確地識別出這些細微的差異。此外，快速的物流流程要求系統能夠在極短的時間內完成大量包裹的檢測任務。

環境適應性和模型泛化能力

物流中心的光照條件、背景複雜度以及攝像頭的角度和質量等因素都會對檢測準確率產生影響。因此，系統需要具備強大的環境適應性和模型泛化能力，確保在各種條件下都能維持高水平的識別準確率。

使用者互動介面的直觀性和功能性

為了確保使用者能夠高效利用快遞包裹檢測系統，我們需要開發一個既直觀又功能豐富的使用者介面。該介面應該使使用者能夠輕鬆地執行各種操作，如實時監控、歷史資料查詢、模型切換等，而無需深入瞭解底層技術細節。

資料處理能力和儲存效率

考慮到系統將處理和分析大量的影像和影片資料，強大的資料處理能力和高效的儲存機制是必不可少的。這關係到檢測任務的實時性和長期資料管理的便捷性。同時，資料的安全性和隱私保護也是我們必須重視的問題。

系統的可擴充套件性和維護性

隨著業務需求的發展和技術的進步，系統可能需要支援更多的功能或整合新的技術以提升效能。因此，系統的設計應考慮到長期的可擴充套件性，確保可以無縫整合新功能或升級。同時，系統的維護性也非常關鍵，以保證長期穩定執行。

2.3.2 解決方案

針對基於YOLOv8/v7/v6/v5的快遞包裹檢測系統，我們擬採用以下方法來設計和實現這一系統，以確保其能夠有效地滿足快遞包裹檢測的需求：

深度學習模型的選擇和最佳化

模型架構：我們將從YOLO系列的最新幾個版本（YOLOv8/v7/v6/v5）中選擇最適合我們系統的模型。這些模型在速度和準確性之間都提供了出色的平衡，適用於實時的快遞包裹檢測任務。我們將對比這些版本在不同條件下的表現，選擇最優的模型作為我們系統的核心。
資料增強：為了提升模型在各種環境下的泛化能力，我們計劃使用廣泛的資料增強技術，包括但不限於隨機裁剪、縮放、旋轉和色彩調整等，這將幫助模型學習到更多的包裹特徵，提高在不同背景和光照條件下的識別準確率。
遷移學習：考慮到YOLO模型的訓練需要大量的資料和計算資源，我們計劃利用已經在大規模資料集上預訓練好的模型作為起點，透過遷移學習技術對其進行微調，以加快訓練過程並提升模型的識別效能。

技術框架和開發工具

PyTorch框架：我們選擇PyTorch作為深度學習框架，因其提供了靈活的程式設計環境和強大的GPU加速能力，非常適合於我們的需求。PyTorch的動態圖機制也將方便我們進行模型的快速迭代和最佳化。
基於Streamlit的網頁設計：為了提供直觀和易於使用的使用者介面，我們採用Streamlit框架來構建系統的前端。Streamlit使得開發互動式網頁應用變得簡單快捷，我們還計劃透過CSS進行美化，以提升使用者體驗。
PyCharm IDE：整個開發過程將在PyCharm這一強大的整合開發環境中進行，它提供了諸如程式碼自動完成、專案管理和版本控制等功能，極大地提高了我們的開發效率。

功能實現和系統設計

多輸入源支援：我們的系統將支援影像、影片流和實時攝像頭捕獲等多種輸入源，確保能夠適應不同使用者的需求。這將涵蓋從靜態圖片到動態影片的各種場景，提高系統的應用範圍。
模型切換功能：為了增加系統的靈活性，我們將實現一個動態模型切換功能，允許使用者根據不同的需求和條件選擇不同版本的YOLO模型進行檢測。

資料處理和儲存策略

高效資料處理：利用PyTorch的資料載入和預處理機制，我們將實現一個高效的資料處理流程，確保能夠快速處理大量的影像和影片資料。
智慧資料儲存：我們將設計一種高效的資料儲存方案，對檢測結果和歷史資料進行組織和索引，使得它們易於查詢和分析，同時保證資料的安全性和隱私保護。

2.4 博文貢獻與組織結構

本文的主要貢獻在於綜合地探索了基於YOLOv8/v7/v6/v5等深度學習模型的快遞包裹檢測系統的設計與實現。透過詳細的文獻綜述，我們為讀者提供了一個關於當前快遞包裹檢測技術發展狀態的全面視角，包括但不限於各種目標檢測演算法的進展、相關資料集的處理方法，以及快遞包裹檢測面臨的挑戰和解決方案。本文的核心貢獻可以總結為以下幾點：

演算法選擇與最佳化：我們比較了YOLOv8/v7/v6/v5等不同版本的效能，為快遞包裹檢測任務選擇了最合適的模型。此外，還針對特定的應用場景對模型進行了最佳化，以提高檢測的準確率和速度。
資料集處理：本文詳細介紹瞭如何處理和增強用於訓練和測試的資料集，以提高模型在實際應用中的泛化能力和準確性。這包括資料清洗、標註、增強等步驟的詳細指導。
系統設計與實現：利用Streamlit框架，我們設計並實現了一個美觀且使用者友好的網頁應用，方便使用者上傳影像、影片或透過攝像頭進行快遞包裹的實時檢測。該部分詳細介紹了前端設計的考慮、後端邏輯以及如何整合YOLO模型進行高效的目標檢測。
實驗結果與分析：本文對比了YOLOv7、v6、v5等演算法在快遞包裹檢測任務上的效果，透過實驗資料和分析展示了各模型的優勢和侷限性，為讀者提供了選擇合適模型的依據。
資源共享：為了促進社群的進一步研究和開發，我們提供了完整的資料集、訓練和預測程式碼的下載連結。這些資源包含了從資料預處理、模型訓練到結果評估的全部步驟，為研究者和開發者提供了一個強大的工具包。

後續章節的組織結構如下：緒論：介紹研究背景、目的和本文的主要貢獻；演算法原理：詳細介紹YOLOv8/v7/v6/v5等演算法的工作原理及其在快遞包裹檢測中的應用；資料集處理：討論使用的資料集及其預處理、增強方法。程式碼介紹：提供模型訓練和預測的詳細程式碼說明，包括環境搭建、引數配置和執行步驟。實驗結果與分析：展示不同模型在快遞包裹檢測任務上的實驗結果，並進行比較分析。系統設計與實現：介紹基於Streamlit的快遞包裹檢測系統的設計與實現細節。結論與未來工作：總結本文的研究成果，並討論未來的研究方向和潛在的改進空間。

3. 資料集處理

在快遞包裹檢測的領域中，資料集的構建和處理是建立高效、準確檢測系統的基石。本文所介紹的資料集，包含了10,393張經過詳細標註的快遞包裹影像，涵蓋了訓練集的9,087張、驗證集的855張以及測試集的451張影像。這樣的資料規模確保了模型訓練的充分性，為識別演算法提供了廣泛的場景和背景下的快遞包裹樣本。博主使用的類別如下：

Chinese_name = {"0": "包裹", "box": "紙箱", "snake-in-cardboard-boxes": "塑膠袋"}

資料集中的影像不僅經歷了標準的預處理，如自動定向校正和EXIF資訊剝離，保證了影像的正確方向性，還進行了一系列精心設計的增強處理。這包括將影像尺寸統一調整到416x416畫素，既滿足了深度學習模型的輸入要求，也保持了影像資訊的完整性。資料增強技術如隨機的水平翻轉、旋轉、曝光調整和高斯模糊的應用，極大地提升了模型對於實際操作環境中各種變化的適應性。特別地，對影像施加的椒鹽噪聲模擬了真實世界中可能遇到的影像質量問題，使模型能夠更好地處理各種干擾因素。

透過對資料集分佈的分析，我們獲得了對於快遞包裹在各種場景下分佈特徵的深入理解。大量的例項數量為訓練深度學習模型提供了豐富的樣本，這是高效能模型訓練不可或缺的。分析結果顯示，大多數包裹位於影像的中心區域，這種趨勢可能會影響模型對影像邊緣區域的敏感性，因此在訓練時需注意增加影像邊緣包裹的樣本。此外，邊界框的尺寸分佈圖揭示了包裹尺寸的多樣性，表明模型需要學習識別從小到大不等的包裹。

本資料集的另一項貢獻在於其詳盡的標註資訊，每張影像中包裹的位置均被精確地框定和標記，為模型提供了必要的真值（ground truth）參照。這樣精確的邊界框標註對於訓練準確率極高的快遞包裹檢測模型至關重要。

透過深入的資料集處理和增強，我們確保了訓練出來的模型能夠在現實世界中遇到的各種情況下都表現出色，無論是在光線不足的室內環境，還是在繁忙的物流中心背景下。這樣的資料集為快遞包裹檢測領域的研究與應用奠定了堅實的基礎。

4. 原理與程式碼介紹

4.1 YOLOv8演算法原理

YOLOv8演算法作為目標檢測領域的一次重大進展，其設計理念和結構細節都是為了提高檢測速度和精度。本節將深入介紹YOLOv8的原理和核心元件，揭示其在快遞包裹檢測系統中的應用價值。

首先，YOLOv8在其卷積層中引入了CSP（Cross Stage Partial）結構，特別是C2f塊（CSP bottleneck with 2 convolutions fast），這是一個改良的殘差塊設計，用於改善梯度流並減少計算量。CSP結構透過部分連線不同階段的特徵圖，既保留了足夠的特徵資訊，又避免了重複的特徵計算，從而在加速模型的同時減少了引數量。

其次，YOLOv8中的卷積層後通常會跟隨一個批次歸一化層（Batch Normalization, BN），以穩定學習過程並加速收斂。BN透過規範化層輸出，減少了內部協變數偏移，這意味著網路可以使用更高的學習率，而不會那麼容易出現過擬合問題。

啟用函式的選擇也是YOLOv8最佳化效能的關鍵之一。YOLOv8採用了SiLU（Sigmoid Linear Unit）啟用函式，這是一種非線性啟用函式，它結合了Sigmoid函式的平滑性和線性單元的高效性，有助於模型學習複雜的特徵表示。

YOLOv8在其檢測頭（Head）的設計上，它摒棄了傳統的基於錨點（Anchor-Based）的方法，轉而採用了無錨點（Anchor-Free）的方法。這種方法不再依賴預設的錨點框，而是直接預測目標的中心點和邊界框的尺寸，這樣的設計減少了模型對錨點先驗的依賴，提高了模型對各種尺寸和比例目標的適應性。此外，YOLOv8的檢測頭還針對不同尺寸的目標進行了最佳化，它可以同時處理多種尺寸的目標。

最後，為了增強模型對不同尺度物體的檢測能力，YOLOv8採用了SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fast）模組。SPPF是一種多尺度特徵融合策略，它可以在不同的空間解析度上彙集特徵，保證了模型對小目標的敏感性同時也增強了對大目標的識別能力。

總而言之，YOLOv8透過這些創新的設計，不僅在速度上滿足了實時監控的需求，而且在精度上也能夠滿足快遞包裹對於精確識別的高標準。

4.2 模型構建

在“程式碼介紹”部分，我們將深入探討如何使用Python及其相關庫來構建一個基於YOLO模型的快遞包裹檢測系統。程式碼不僅包括模型的載入和預測，還涉及到從原始影像到最終檢測結果的整個處理流程。

首先，程式碼初始化了一系列庫，這些庫是處理影像和影片、載入和執行深度學習模型的基石。cv2是OpenCV的Python介面，提供了強大的影像處理功能。PyTorch是一個流行的深度學習庫，它的靈活性和效率使其成為實現和執行YOLO模型的理想選擇。接下來，從QtFusion.models中匯入Detector和HeatmapGenerator，這些抽象基類定義了檢測器的標準介面和行為，確保可以靈活地擴充套件到其他檢測任務。同時，Chinese_name字典從datasets庫匯入，用於將類別ID對映到它們的中文名稱，這提高了終端使用者介面的可讀性。

import cv2
import torch
from QtFusion.models import Detector
from datasets.label_name import Chinese_name
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device

在程式碼中，device字串是一個三元表示式，它根據PyTorch的torch.cuda.is_available()函式決定使用GPU或CPU進行計算。這是效能最佳化的關鍵步驟，因為在有GPU支援的情況下，模型訓練和推理的速度會大大加快。ini_params字典中包含了啟動檢測器時所需的引數，如置信度閾值和IOU閾值。置信度閾值決定了模型預測的最小可信度，而IOU閾值用於執行非極大抑制，這是消除多餘檢測框的一個常見步驟。

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
ini_params = {
    'device': device,
    'conf': 0.25,
    'iou': 0.5,
    'classes': None,
    'verbose': False
}

count_classes函式是一個輔助函式，它接受檢測資訊和類別名稱列表，然後統計每個類別的例項數量。這對於理解資料集中的類別分佈和後期的分析都是有用的。

def count_classes(det_info, class_names):
    count_dict = {name: 0 for name in class_names}
    for info in det_info:
        class_name = info['class_name']
        if class_name in count_dict:
            count_dict[class_name] += 1
    count_list = [count_dict[name] for name in class_names]
    return count_list

YOLOv8v5Detector類擴充套件了Detector基類。在其建構函式中，它初始化模型、影像和類別名稱。這個類是程式碼的核心，提供了載入和執行模型、處理影像和解釋結果所需的所有功能。load_model方法使用select_device來選擇合適的裝置（CPU或GPU），然後載入YOLO模型。它還將類別ID轉換為中文名稱，為最終檢測結果的可理解性提供便利。preprocess方法雖然在這個示例中沒有做太多處理，但它為將來可能需要的任何影像預處理步驟留出了空間，比如歸一化或大小調整。

class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

predict方法是模型執行推理的地方。它將處理後的影像傳遞給模型，並使用初始化引數（例如置信度閾值）來獲得預測結果。postprocess方法處理模型的輸出，轉換邊界框座標，提取置信度，並將類別ID對映到中文名稱，以生成最終的檢測結果列表。這一步驟對於將模型的原始輸出轉換為使用者可理解的資訊至關重要。set_param方法允許動態地修改檢測器引數，使得可以根據不同的場景需求調整配置。

綜合以上介紹，這段程式碼為建立一個完整的快遞包裹檢測系統提供了強大的基礎。透過精心設計的類和方法，它能夠將YOLO模型的強大能力與使用者友好的互動相結合，滿足實際應用中的需要。

4.3 訓練程式碼

在快遞包裹檢測的深度學習任務中，模型的訓練是一個至關重要的過程。訓練環節負責將演算法應用於實際資料，透過迭代學習來提升模型的效能。這一段部落格將詳細介紹如何使用Python程式碼對YOLOv8模型進行訓練，以及這些程式碼背後的含義以下表格詳細介紹了YOLOv8模型訓練中使用的一些重要超引數及其設定：

超引數	設定	說明
學習率（`lr0`）	0.01	決定了模型權重調整的步長大小，在訓練初期有助於快速收斂。
學習率衰減（`lrf`）	0.01	控制訓練過程中學習率的降低速度，有助於模型在訓練後期細緻調整。
動量（`momentum`）	0.937	加速模型在正確方向上的學習，並減少震盪，加快收斂速度。
權重衰減（`weight_decay`）	0.0005	防止過擬合，透過在損失函式中新增正則項減少模型複雜度。
熱身訓練週期（`warmup_epochs`）	3.0	初始幾個週期內以較低的學習率開始訓練，逐漸增加到預定學習率。
批次大小（`batch`）	16	每次迭代訓練中輸入模型的樣本數，影響GPU記憶體使用和模型效能。
輸入影像大小（`imgsz`）	640	模型接受的輸入影像的尺寸，影響模型的識別能力和計算負擔。

環境設定與模型載入：首先，我們程式碼的匯入語句包括作業系統介面（os）、PyTorch深度學習庫（torch）、YAML檔案解析器（yaml），以及用於匯入YOLO模型的特定庫（ultralytics）和專案內的路徑處理工具（QtFusion.path）。這為接下來的訓練任務提供了基本的工具和環境。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用於載入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用於獲取檔案的絕對路徑

在這裡，程式碼選擇合適的硬體裝置對於加速模型訓練有著重要的作用。透過檢查GPU的可用性，如果可用，則優先選擇GPU來執行計算密集型的訓練任務。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

資料集準備：在這裡，設定了用於資料載入的工作程序數以及每個批次的影像數量。工作程序數目和批次大小會直接影響到資料的載入速度和記憶體的使用，因此它們被認為是訓練過程中的關鍵超引數。接下來，程式碼處理資料集的配置。配置檔案通常包含了資料集的關鍵資訊，如類別標籤、訓練和驗證集影像的路徑等。透過使用YAML檔案格式，訓練配置可以保持靈活性和易讀性。程式碼中還對路徑進行了處理，確保無論在哪個作業系統上，路徑的指向都是準確無誤的。

workers = 1  # 工作程序數
batch = 8  # 每批處理的影像數量
data_name = "ExpressPackage"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

程式碼讀取YAML配置檔案，並在必要時更新了資料路徑，這保證了訓練過程能夠正確地訪問到所有相關的檔案。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

訓練模型：最後，我們的程式碼使用了預訓練的YOLOv8模型作為起點，透過在大規模的資料集上進行預訓練，模型已經學習了豐富的特徵表示，這有助於減少訓練時間，提高模型在特定任務上的表現。隨後，程式碼啟動了訓練過程，明確指定了資料路徑、使用的硬體、工作程序數量、輸入影像的尺寸、訓練週期數和批次大小，以及訓練任務的名稱。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 載入預訓練的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 載入預訓練的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 開始訓練模型
    data=data_path,  # 指定訓練資料的配置檔案路徑
    device=device,  # 自動選擇進行訓練
    workers=workers,  # 指定使用2個工作程序載入資料
    imgsz=640,  # 指定輸入影像的大小為640x640
    epochs=120,  # 指定訓練100個epoch
    batch=batch,  # 指定每個批次的大小為8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定訓練任務的名稱
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 載入預訓練的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 開始訓練模型
    data=data_path,  # 指定訓練資料的配置檔案路徑
    device=device,  # 自動選擇進行訓練
    workers=workers,  # 指定使用2個工作程序載入資料
    imgsz=640,  # 指定輸入影像的大小為640x640
    epochs=120,  # 指定訓練100個epoch
    batch=batch,  # 指定每個批次的大小為8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定訓練任務的名稱
)

透過上述程式碼，我們可以建立一個強大而靈活的訓練框架，不僅能夠訓練出一個在快遞包裹檢測任務上表現出色的模型，而且還能夠透過調整配置檔案和訓練引數來適應各種各樣的訓練需求。

5. 實驗結果與分析

5.1 訓練曲線

在深度學習模型的訓練過程中，監控損失函式和效能指標的變化是至關重要的。這些圖表是模型學習過程的視覺化反饋，可以幫助我們理解模型的行為，調整訓練引數，並最終提高模型的效能。

首先，損失函式影像顯示了訓練和驗證階段中的box損失、分類損失（cls_loss）、和目標函式損失（dfI_loss）。在訓練過程中，這些損失值都顯示了顯著的下降趨勢，這表明模型正在有效地學習如何從訓練資料中提取特徵並最佳化其引數。特別是，在訓練的早期階段，損失下降速度更快，這通常意味著模型在這一階段迅速捕捉到了資料中的主要模式。損失曲線趨於平滑，並最終收斂，表明模型在訓練過程中逐漸穩定，沒有出現明顯的過擬合或欠擬合的跡象。平滑的損失曲線也通常意味著學習率設定得當，且訓練過程穩定。

接著，我們來看效能指標，包括精度（Precision）、召回率（Recall）、平均精度均值（mAP@0.5）和mAP@0.5-0.95。精度和召回率的圖表顯示了一定程度的波動，這在實際訓練中是正常的，尤其是在使用小批次資料進行訓練時。然而，儘管波動，精度和召回率仍呈上升趨勢，這表明模型正在逐步改進其對快遞包裹的識別能力，能夠在檢測包裹時同時保持較高的精確性和覆蓋率。

對於mAP指標，我們注意到mAP@0.5的值逐漸上升並趨於平穩，這意味著模型在IOU閾值為0.5時對於檢測任務表現良好。mAP@0.5-0.95作為一個更嚴格的效能評估，提供了模型在不同IOU閾值下效能的綜合評價。該指標同樣顯示出上升趨勢，這指示模型對於包裹檢測任務整體上具有較好的定位準確性。

5.2 PR曲線圖

在目標檢測任務中，Precision-Recall（PR）曲線是衡量模型效能的關鍵工具之一。透過觀察模型在不同閾值下的精確度和召回率，我們能夠評估模型對真實情況的適應能力。

PR曲線展示了在不同的置信閾值下，模型的精確度（Precision）和召回率（Recall）的關係。理想情況下，我們希望模型能夠達到高精確度和高召回率，但在實際應用中，通常會存在精確度和召回率之間的權衡。在圖中，曲線越接近右上角，表明模型的效能越好，因為它同時保持了較高的精確度和召回率。

從圖中我們可以看到，類別“0”的PR曲線（藍色）接近理想的右上角，顯示了較高的精確度和召回率，其數值結果為0.963，這意味著模型對這個類別的識別非常準確，同時捕捉到了大部分的正樣本。而對於類別“box”（橙色），其PR曲線也顯示出優秀的效能，儘管略低於類別“0”，其數值結果為0.904，仍然表明模型對這個類別有很好的識別能力。

相比之下，類別“snake-in-cardboard-boxes”（綠色）的PR曲線表現不佳，其曲線遠離右上角，說明模型在這一類別上的精確度和召回率都較低，數值結果僅為0.634。這可能是由於此類別的樣本較難識別，或者在訓練資料中樣本量不足，導致模型未能學到足夠的判別特徵。

綜合所有類別，圖中還提供了一個總體的mAP@0.5指標，即在IOU閾值為0.5時的平均精度均值，該數值為0.834。mAP@0.5是目標檢測中常用的效能度量指標，它考慮了所有類別和所有置信閾值下的效能，因此0.834的結果表明，整體上，模型對於檢測任務表現良好，能夠以較高的置信度識別出多數目標。

透過這種分析，我們能夠了解模型在特定類別上的表現，識別出模型在哪些方面表現出色，在哪些方面可能需要進一步的改進。例如，我們可能需要對“snake-in-cardboard-boxes”這一類別進行額外的工作，如收集更多的樣本資料，進行更細緻的資料增強，或者調整模型結構來提高識別能力。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5對比實驗

（1）實驗設計：
本實驗旨在評估和比較YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8幾種模型在快遞包裹目標檢測任務上的效能。為了實現這一目標，博主分別使用使用相同的資料集訓練和測試了這四個模型，從而可以進行直接的效能比較。該資料集包含快遞包裹的影像。本文將比較分析四種模型，旨在揭示每種模型的優缺點，探討它們在工業環境中實際應用的場景選擇。

模型	影像大小 (畫素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	引數數量 (百萬)	FLOPs (十億)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指標：

F1-Score：F1-Score 作為衡量模型效能的重要指標，尤其在處理類別分佈不均的資料集時顯得尤為關鍵。它透過結合精確率與召回率，提供了一個單一的度量標準，能夠全面評價模型的效能。精確率衡量的是模型在所有被標記為正例中真正屬於正例的比例，而召回率則關注於模型能夠識別出的真正正例佔所有實際正例的比例。F1-Score透過兩者的調和平均，確保了只有當精確率和召回率同時高時，模型的效能評估才會高，從而確保了模型對於正例的預測既準確又完整。

mAP（Mean Average Precision）：在目標檢測任務中，Mean Average Precision（mAP）是評估模型效能的重要標準。它不僅反映了模型對單個類別的識別精度，而且還考慮了所有類別的平均表現，因此提供了一個全域性的效能度量。在計算mAP時，模型對於每個類別的預測被單獨考慮，然後計算每個類別的平均精度（AP），最後這些AP值的平均數形成了mAP。

名稱	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.811	0.877	0.718	0.834
F1-Score	0.77	0.82	0.73	0.81

（3）實驗結果分析：

在本次的快遞包裹檢測實驗中，我們對YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny以及YOLOv8n這四個模型版本進行了全面的效能評估。實驗的目的是為了比較不同版本的YOLO模型在同一資料集上的表現，以指導實際應用中模型的選擇。實驗設定旨在確保每個模型都在公平的條件下進行訓練和評估，從而確保結果的可比性。在度量指標方面，我們採用了F1-Score和mAP兩個關鍵的評價標準來衡量模型的效能。

根據實驗結果，YOLOv6n在mAP指標上得分最高，為0.877，而在F1-Score指標上也以0.82的得分領先。mAP（平均精度均值）考慮了所有類別的檢測準確性，並計算出一個總體評分，這表明YOLOv6n在整體上具有最佳的檢測準確性。F1-Score則是精確度和召回率的調和平均，YOLOv6n在此指標上的高分也表示了該模型在保持較高召回率的同時，依然能夠保證較高的精確度，這在快遞包裹檢測的應用場景中極為重要。

對比其他模型，YOLOv5nu和YOLOv8n的表現相對較為接近，它們的mAP和F1-Score均低於YOLOv6n，但仍然保持在一個較高水平。這說明這兩個模型版本雖然無法超越YOLOv6n，但它們在準確性和平衡性方面表現出色。YOLOv7-tiny在這次實驗中的表現相對較弱，尤其是在mAP上只有0.718的得分，可能是由於它作為“tiny”版本，在模型容量和複雜度上有所減少，從而影響了檢測效能。

在分析為什麼某些模型表現更優的原因時，我們可能需要考慮模型的結構設計、訓練過程中的資料處理和增強策略、以及損失函式的設計等多個方面。例如，YOLOv6n可能由於採用了更有效的特徵提取網路，或者更加先進的最佳化策略，而表現出更高的檢測準確性。相反，YOLOv7-tiny可能因為在模型設計上的簡化，而犧牲了一些效能。

總的來說，這次實驗不僅展示了不同YOLO版本之間效能的差異，還提供了關於模型選擇和最佳化方向的重要參考。我們可以根據具體應用場景的需求，選擇在速度和精確度之間最佳平衡的模型版本，並在此基礎上進一步最佳化模型結構和訓練策略，以獲得最優的檢測效果。

6. 系統設計與實現

6.1 系統架構概覽

在我們設計的基於YOLOv8/v7/v6/v5的快遞包裹檢測系統中，系統架構設計旨在實現高效且準確的目標檢測功能，特別針對快遞包裹的識別與追蹤。本系統採用了模組化的設計思路，分為幾個核心元件，以便於維護和升級。以下是系統架構的主要組成部分：

1. YOLOv8/v5檢測模型（YOLOv8v5Detector 類）

核心於整個檢測系統，YOLOv8v5Detector 類是基於YOLOv8和YOLOv5模型的封裝，負責執行目標檢測任務。此類透過載入預訓練的模型權重（load_model 方法），實現對輸入影像中快遞包裹的識別與定位。它還提供了預處理（preprocess 方法）和後處理（postprocess 方法）功能，確保輸入影像符合模型要求，並適當地解析模型輸出，以便於後續處理。

2. 檢測系統使用者介面（Detection_UI 類）

Detection_UI 類構建了基於Streamlit的使用者介面，為使用者提供了一個互動式的環境，使他們能夠上傳影像或影片檔案、選擇攝像頭輸入，以及配置模型引數如置信度閾值（conf_threshold）和IOU閾值（iou_threshold）。該介面透過組織多個方法如setup_page、setup_sidebar，來初始化頁面佈局和側邊欄設定，進一步提升使用者體驗。

3. 日誌記錄（LogTable 類和 ResultLogger 類）

系統透過LogTable 類和 ResultLogger 類提供日誌記錄功能，能夠將檢測結果詳細記錄下來。LogTable 類負責管理檢測過程中生成的所有日誌資料，包括檢測物件的名稱、位置、置信度和檢測時間等資訊。它使使用者能夠以表格形式檢視和匯出檢測結果。ResultLogger 類則專注於合併和格式化單個檢測結果，以便於LogTable 類處理。

4. 檢測結果處理和展示

檢測系統還包含了多個方法來處理和展示檢測結果。例如，frame_process 方法對每一幀影像進行處理，呼叫YOLOv8v5Detector 類進行預測，並將結果展示在使用者介面上。toggle_comboBox 方法允許使用者透過下拉選擇框篩選特定目標的檢測結果。此外，process_camera_or_file 方法根據使用者的輸入源（攝像頭或檔案）處理和顯示檢測結果。

5. 使用者介面佈局和互動設計

在使用者介面方面，系統透過setupMainWindow 方法整合上述元件，構建了完整的應用介面。它包括影像顯示區、結果展示表格、進度條以及用於控制檢測流程的按鈕等元素。此方法確保了從使用者輸入到結果展示的整個流程都能在一個介面內順暢進行。

6.2 系統流程

本部分將具體闡述系統的工作流程，結合先前提到的類和方法名，以便更加具體地理解系統的運作機制。

啟動系統：系統啟動時，透過if __name__ == "__main__":觸發，首先建立Detection_UI類的例項。此時，Detection_UI的建構函式__init__被呼叫，完成系統初始化工作。
初始化介面與模型：在Detection_UI類的初始化過程中，setup_page()方法負責配置Streamlit頁面的基本屬性（如標題、圖示）。setup_sidebar()方法則用於構建側邊欄UI，提供模型型別選擇、檔案上傳、攝像頭選擇等互動元素。同時，YOLOv8v5Detector的例項被建立，並透過load_model()`方法載入指定的模型權重，準備進行目標檢測。
處理使用者輸入：使用者透過側邊欄上傳檔案或選擇攝像頭後，點選“開始執行”按鈕觸發process_camera_or_file()方法。對於檔案上傳，process_camera_or_file()根據檔案型別（圖片或影片）逐幀呼叫frame_process()進行處理。對於攝像頭輸入，方法同樣迴圈呼叫frame_process()處理實時影片流的每一幀。
幀處理與檢測：frame_process()方法是核心處理函式，它首先呼叫YOLOv8v5Detector的preprocess()對輸入幀進行預處理，如縮放和格式轉換。接著，使用predict()方法執行檢測，並透過postprocess()解析檢測結果，如獲取包裹的位置、置信度等資訊。根據檢測結果，使用drawRectBox()函式繪製包裹位置的矩形框及標籤。
結果展示與記錄：每處理完一幀，處理後的影像及其檢測結果在Streamlit介面上實時展示。檢測結果被記錄在LogTable例項中，使用者可以選擇匯出這些結果為CSV格式，透過save_to_csv()方法實現。
結束與資源釋放：使用者結束檢測或上傳處理後，系統透過關閉攝像頭流或完成檔案處理來釋放資源。使用者也可以透過介面上的按鈕匯出檢測結果和日誌，系統呼叫LogTable的save_to_csv()和save_frames_file()方法儲存資料。

透過上述詳細的步驟，我們的系統不僅提供了一個使用者友好的介面，允許使用者輕鬆地上傳檔案或透過攝像頭進行快遞包裹的實時檢測，而且透過YOLOv8v5Detector和LogTable等核心元件的協同工作，實現了快速準確的包裹識別和資料記錄功能。這樣的設計保證了系統的高效性和可擴充套件性，為將來的升級和功能擴充套件提供了良好的基礎。

程式碼下載連結

如果您希望獲取部落格中提及的完整資源包，包含測試圖片、影片、Python檔案(*.py)、網頁配置檔案、訓練資料集、程式碼及介面設計等，可訪問博主在麵包多平臺的上傳內容。相關的部落格和影片資料提供了所有必要檔案的下載連結，以便一鍵執行。完整資源的預覽如下圖所示：

資源包中涵蓋了你需要的訓練測試資料集、訓練測試程式碼、UI介面程式碼等完整資源，完整專案檔案的下載連結可在下面的影片簡介中找到➷➷➷

演示與介紹影片 ：https://www.bilibili.com/video/BV1Pz421Z7PM/
YOLOv8/v7/v6/v5專案合集下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xm5tv
YOLOv8和v5專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmJ5v
YOLOv7專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2XmZ5v
YOLOv6專案完整資源下載：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Xmp5t

完整安裝執行教程：

這個專案的執行需要用到Anaconda和Pycharm兩個軟體，下載到資原始碼後，您可以按照以下連結提供的詳細安裝教程操作即可執行成功，如仍有執行問題可私信博主解決：

Pycharm和Anaconda的安裝教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

軟體安裝好後需要為本專案新建Python環境、安裝依賴庫，並在Pycharm中設定環境，這幾步採用下面的教程可選線上安裝（pip install直接線上下載包）或離線依賴包（博主提供的離線包直接裝）安裝兩種方式之一：

Python環境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可選一種）；
離線依賴包的安裝指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可選一種）；

如使用離線包方式安裝，請下載離線依賴庫，下載地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取碼：mt8u）。

7. 結論與未來工作

本文深入研究並實踐了基於YOLOv8/v7/v6/v5的深度學習模型在快遞包裹檢測領域的應用，成功開發出一個整合了這些先進演算法的快遞包裹檢測系統。透過細緻地比較和最佳化多個版本的YOLO模型，我們不僅顯著提高了快遞包裹檢測的準確率和實時性，而且利用Streamlit構建了一個直觀、美觀且易於操作的Web應用，讓使用者能夠便捷地進行快遞包裹的自動識別與跟蹤，從而在快遞物流管理中發揮重要作用。

一系列實驗驗證了我們提出的方法在快遞包裹檢測的準確性和處理速度上都達到了令人滿意的水平。同時，我們提供了完整的資料集處理流程、模型訓練與預測的程式碼，以及基於Streamlit的系統設計和實現細節，方便後續研究者和開發者復現和參考。儘管已取得一定成果，快遞包裹檢測作為一個需求不斷變化的任務，仍面臨許多挑戰和改進空間。我們計劃從以下幾個方向進行未來的工作：

模型最佳化：繼續探索更深層次的網路結構和最佳化策略，比如神經網路架構搜尋（NAS）技術，以進一步提升模型的效能和效率。
多模態融合：考慮結合影像之外的資訊，如RFID標籤資料，採用多模態學習方法進行快遞包裹檢測，以實現更高效準確的物流管理。
跨域適應性：研究在不同物流中心和環境條件下的快遞包裹檢測，透過領域自適應技術提高模型在多樣化環境中的泛化能力。
使用者互動體驗：進一步最佳化系統的使用者介面和互動設計，使其更加友好、智慧，滿足不同使用者的操作習慣和需求。
實際應用擴充：探索快遞包裹檢測在物流、倉庫管理、自動分揀等更多實際應用場景中的應用，以發揮其最大的經濟和社會價值。

總之，快遞包裹檢測技術正處於快速發展之中，隨著技術的進步和應用場景的擴充套件，我們相信在不久的將來，基於深度學習的快遞包裹檢測將在智慧物流、倉庫自動化等領域發揮更加重要的作用。

Redmon J, Farhadi A. Yolov3: An incremental improvement[J]. arXiv preprint arXiv:1804.02767, 2018. ↩︎
Bochkovskiy A, Wang C Y, Liao H Y M. Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection[J]. arXiv preprint arXiv:2004.10934, 2020. ↩︎
Tan M, Le Q. Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 6105-6114. ↩︎
Zhao Z Q, Zheng P, Xu S, et al. Object detection with deep learning: A review[J]. IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2019, 30(11): 3212-3232. ↩︎
Lin T Y, Dollár P, Girshick R, et al. Feature pyramid networks for object detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 2117-2125. ↩︎