商品识别分类-图像分类-人工智能毕设

摘要：该项目是基于深度学习的商品识别分类系统，包含9种CNN和Transformer模型（如AlexNet、VGG、ResNet等），并创新性地引入CBAM注意力机制进行优化。项目提供了完整的技术路线、数据集信息、模型训练代码和性能对比实验（准确率达98%以上），支持混淆矩阵、ROC曲线等分析。最终基于Django框架开发了演示系统，实现了从理论到应用的完整闭环。配套4-6小时的B站讲解视频，涵盖

毕设论文辅导

930人浏览 · 2025-09-09 23:26:44

毕设论文辅导 · 2025-09-09 23:26:44 发布

大家好，我是B站的UP主：我喜欢吃小熊饼干。我在CSDN会写一些文章介绍我做的项目，这些项目我都录制了详细的讲解视频（约4-6个小时的内容量），讲解基础知识，环境配置，代码使用等内容。

详细了解请移步：

详细讲解视频-我喜欢吃小熊饼干-哔哩哔哩视频https://space.bilibili.com/284801305

几分钟快速预览项目效果的演示视频：

【计算机毕设】基于深度学习的商品识别分类【CNN】【Transformer】【卷积神经网络】

详细的讲解视频合集：

合集第一集：主要讲对整个教程的介绍，深度学习项目的基本做法和基本概念。然后介绍具体该项目的基本做法。如何去扩张项目，增加更多的内容。（这里不会涉及到代码，纯从项目的做法的角度，以PPT讲解的方式带大家入门，建立深度学习的基本概念）
合集第二集：毕设选题指导，毕设服务等内容
合集第三集：从代码使用和演示的角度，介绍项目的内容。科普深度学习环境配置的知识，如何配置项目，如何使用项目，更换数据集训练，完成特定的课题。
合集第四集：讲解文档相关的内容，开题报告、开题ppt、开题答辩，论文写作，论文答辩等

第一集和第三集比较重要，可以整体看下这两个视频。

下面我用文字介绍一下项目的内容

项目的背景意义：

商品作为现代经济活动的核心载体，贯穿生产、流通、消费全链条，其分类的精准性与效率直接关系到产业运转效率、消费体验质量及资源配置合理性。在市场经济规模持续扩大、商品品类日益丰富的背景下，传统商品分类模式长期受限于人工依赖与主观偏差，难以适配数字化经济对高效、精准、规模化管理的需求：在流通环节，仓储分拣、库存盘点依赖人工识别商品外观、标签信息，不仅耗时耗力，还易因形态相似、标签磨损导致分类错误，造成库存混乱、配送延误，增加企业运营成本；在零售场景，商品陈列、品类管理需人工规划，难以快速响应消费需求变化，导致热门商品缺货、滞销商品积压，影响消费者购物体验与企业盈利效率；在质量监管领域，人工鉴别商品真伪、等级差异的效率低且标准不一，难以应对大规模商品流通中的质量风险，既损害消费者权益，也扰乱市场秩序。

随着数字经济与智慧商业的深度融合，社会对商品分类的精细化、智能化、自动化提出了更高要求。一方面，企业亟需突破人工分类的效率瓶颈，实现商品全生命周期的数字化管理，以适应快节奏的市场竞争；另一方面，消费升级推动消费者对 “精准服务” 的需求提升，需要更高效的商品分类体系支撑个性化推荐、快速检索等服务；此外，市场监管部门也需要更科学的分类技术，实现对商品质量、合规性的动态监测，维护公平有序的市场环境。

商品图像分类项目依托计算机视觉与深度学习技术，突破人工分类的经验壁垒与效率局限，能够精准捕捉商品的外观形态、纹理特征、包装细节等关键信息，实现对不同品类、属性商品的高效区分与归类。这一技术突破的价值不仅在于解决当下产业痛点，更在于为经济活动各环节提供底层支撑：在流通领域，它能推动仓储物流从 “人工分拣” 向 “智能分类” 转型，提升库存周转效率，降低运营成本，保障商品流通的顺畅性；在零售领域，它可助力企业精准洞察消费需求，优化商品陈列与品类结构，提升消费者购物体验，增强企业市场竞争力；在质量监管层面，它能提升商品真伪鉴别、等级判定的效率与准确性，为市场监管提供科学依据，守护消费者权益与市场秩序；在生产端，它还可辅助企业实现商品标准化管理，推动生产与市场需求的精准对接，减少资源浪费。

从长远来看，商品图像分类技术不仅是商业领域的技术革新，更是推动数字经济与实体经济深度融合的重要纽带，其价值贯穿于产业效率提升、消费体验优化、市场秩序维护等多个维度，对构建高效、有序、可持续的现代经济体系具有深远的意义。

项目的技术路线图

项目的数据集信息如下：

项目里实现了9种常见的模型，包括：

CNN架构的模型：

1.AlexNet

2.VGG

3.ResNet

4.MobileNet

5.DenseNet

6.ConvNeXt

7.ShuffleNet

Transformer架构的模型：

8. Swin_Transformer

9. VIT

在我的设计的项目里，一般结构如下：

model.py: 定义模型结构

train.py：训练模型

csv文件夹里是每次训练模型生成的日志文件

logs文件夹里是TensorBoard的日志文件

weights文件夹里存储最终训练得到的模型。

举例子，ResNet模型的核心代码如下（其他模型类似，不在赘述）：

class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None, **kwargs):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=out_channel,
                               kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=out_channel, out_channels=out_channel,
                               kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channel)
        self.downsample = downsample

    def forward(self, x):
        identity = x
        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        out += identity
        out = self.relu(out)

        return out


class Bottleneck(nn.Module):
    expansion = 4

    def __init__(self, in_channel, out_channel, stride=1, downsample=None,
                 groups=1, width_per_group=64):
        super(Bottleneck, self).__init__()

        width = int(out_channel * (width_per_group / 64.)) * groups

        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_channel, out_channels=width,
                               kernel_size=1, stride=1, bias=False)  # squeeze channels
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(width)
        # -----------------------------------------
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=width, groups=groups,
                               kernel_size=3, stride=stride, bias=False, padding=1)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(width)
        # -----------------------------------------
        self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels=width, out_channels=out_channel*self.expansion,
                               kernel_size=1, stride=1, bias=False)  # unsqueeze channels
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_channel*self.expansion)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.downsample = downsample

    def forward(self, x):
        identity = x
        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv3(out)
        out = self.bn3(out)

        out += identity
        out = self.relu(out)

        return out


class ResNet(nn.Module):

    def __init__(self,
                 block,
                 blocks_num,
                 num_classes=1000,
                 include_top=True,
                 groups=1,
                 width_per_group=64):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.include_top = include_top
        self.in_channel = 64

        self.groups = groups
        self.width_per_group = width_per_group

        self.conv1 = nn.Conv2d(3, self.in_channel, kernel_size=7, stride=2,
                               padding=3, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(self.in_channel)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, blocks_num[0])
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, blocks_num[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, blocks_num[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, blocks_num[3], stride=2)
        if self.include_top:
            self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))  # output size = (1, 1)
            self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)

        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')

    def _make_layer(self, block, channel, block_num, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.in_channel != channel * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.in_channel, channel * block.expansion, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(channel * block.expansion))

        layers = []
        layers.append(block(self.in_channel,
                            channel,
                            downsample=downsample,
                            stride=stride,
                            groups=self.groups,
                            width_per_group=self.width_per_group))
        self.in_channel = channel * block.expansion

        for _ in range(1, block_num):
            layers.append(block(self.in_channel,
                                channel,
                                groups=self.groups,
                                width_per_group=self.width_per_group))

        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)

        if self.include_top:
            x = self.avgpool(x)
            x = torch.flatten(x, 1)
            x = self.fc(x)

        return x

并且项目对模型进行了优化改进，改进的内容是增加CBAM注意力机制，项目里可以实现对以上任意一种模型增加CBAM注意力机制。

常见的做法是先选择2-4种候选模型（9种模型都用有点多，推荐选部分你喜欢的模型）做对比实验，选出性能最好的模型，在最优的模型的基础上，进一步增加cbam注意力机制，进行优化改进。如果老师要求高，可以在进一步做消融实验（即模型改进优化前后的对比实验）。

CBAM机制的核心代码如下：

# CBAM 注意力模块实现 (可复用)
class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, channels: int, reduction_ratio: int = 16, kernel_size: int = 7):
        super(CBAM, self).__init__()
        # 通道注意力
        self.channel_att = nn.Sequential(
            nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
            nn.Conv2d(channels, channels // reduction_ratio, kernel_size=1, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(channels // reduction_ratio, channels, kernel_size=1, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

        # 空间注意力
        self.spatial_att = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size // 2, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        # 通道注意力
        channel_att = self.channel_att(x)
        x_channel = x * channel_att

        # 空间注意力
        max_pool = torch.max(x_channel, dim=1, keepdim=True)[0]
        avg_pool = torch.mean(x_channel, dim=1, keepdim=True)
        spatial_att = self.spatial_att(torch.cat([max_pool, avg_pool], dim=1))
        x_out = x_channel * spatial_att

        return x_out

CBAM结构的示意图如下：

CBAM注意力机制是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。给定一个中间特征图，CBAM模块会沿着两个独立的维度（通道和空间）依次推断注意力图，然后将注意力图与输入特征图相乘以进行自适应特征优化。由于CBAM是轻量级的通用模块，因此可以忽略的该模块的开销而将其无缝集成到任何CNN架构中，并且可以与基础CNN一起进行端到端训练。

首先，输入是一个中间特征图，将特征图输入至Channel Attention Module 获取通道注意力，然后将注意力权重作用于中间特征图。

然后，将施加通道注意力的特征图输入至Spatial Attention Module 获取空间注意力，然后将注意力权重作用到特征图上。

最终，经过这两个注意力模块的串行操作，最初的特征图就经过了通道和空间两个注意力机制的处理，自适应细化特征。