基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

引言

自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中，商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。然而，在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题，尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。

近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（You Only Look Once）系列模型，因其高效、实时且准确的特点，已经成为解决这一问题的首选方案。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10在检测精度和速度上都有显著优势，能够有效地识别并定位自助售货机中的商品。

本文将详细介绍如何基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10实现自助售货机商品检测，并结合UI界面展示检测结果。本文将详细阐述数据集准备、模型训练与优化、推理过程以及UI实现，同时给出完整的代码示例。

1. YOLO目标检测算法概述

1.1 YOLOv5

YOLOv5是由Ultralytics团队开发的目标检测算法。相比于传统的目标检测方法，YOLOv5在实时性和检测精度方面表现尤为出色，特别适合应用于需要快速处理图像的场景。YOLOv5采用单一的卷积神经网络（CNN），能够在一个前向传播过程中同时