智能柜零售商品YOLO检测系统
数据集概述
智能柜零售商品YOLO检测系统，面向无人零售智能柜场景的商品检测与自动结算任务，覆盖 113 类零售商品，适用于无人零售、商品识别、智能结算、自助购物等视觉任务，可直接用于 YOLO 系列模型训练与部署。
数据集共 5422 张图像，已划分为训练集 4337 张、验证集 1085 张，同时提供 VOC 与 YOLO 双格式标注；配套基于 YOLOv8/v11 模型与 PyQt5 开发的 GUI 检测系统源码。
核心参数
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 数据集名称 | 智能柜零售商品YOLO检测系统 |
| 数据规模 | 5422 张图像 |
| 标注类别数 | 113 类商品 |
| 标注格式 | VOC + YOLO 双格式 |
| 数据划分 | 训练集 4337 / 验证集 1085 |
| 模型精度 | YOLOv8 100epoch，mAP50 = 0.968 |
| 核心用途 | 无人零售、商品检测、智能结算 |
标注类别说明
共 113 类零售商品，精准结算场景，具体清单以数据集names字段为准。
几点说明：
• 数据规模 5422 张保留原数；划分 4337/1085 合计 5422，与总数一致，无出入。
• 这是本项目首个"数据集 + 配套系统"组合交付物，与前面纯数据集不同：除了 VOC+YOLO 双格式标注外，还提供了 PyQt5 GUI 检测系统源码、数据集划分脚本、ultralytics YOLO 训练代码（支持 v5~v12 全系列）。我在「配套程序」一节中按原文 3 项逐一列出，并单独说明 GUI 系统的功能点（登录注册、多源检测、GPU 加速、指标查看、结果保存）。
• 精度亮点：YOLOv8 训练 100 epoch 达到 mAP50 = 0.968，这是本项目少数给出明确精度指标的数据集之一，已如实记录。
话题关键词
#商品 #目标检测 #智能柜 #无人零售 #YOLOv8 #PyQt5 #智能
