快速体验
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开发一个基于YOLOv5的快速原型系统，用于商品货架检测。要求在48小时内完成从数据收集到部署的全流程。系统需要支持手机摄像头输入，实时显示检测结果，并统计商品数量。使用Gradio快速搭建交互界面。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
在最近的一次产品原型开发中，我尝试用YOLOv5在48小时内完成了一个商品货架检测系统。整个过程让我深刻体会到快速原型开发的魅力，也验证了YOLOv5在计算机视觉项目中的高效性。下面分享一些关键步骤和经验。
明确需求与规划时间首先需要明确核心功能：通过手机摄像头实时检测货架商品，显示检测框并统计数量。将48小时划分为几个关键阶段：数据收集与标注（8小时）、模型训练（12小时）、界面开发（4小时）、集成测试与优化（24小时）。这种时间划分保证了每个环节都有充足时间迭代。
数据收集的捷径为了快速获取训练数据，我采用了三种方式：从公开数据集中筛选相关商品图片（约300张）、用手机直接拍摄超市货架（200张）、使用数据增强生成部分样本。标注工具选用LabelImg，虽然简单但效率足够。这里有个小技巧：优先标注最具代表性的商品，其他相似品类可以后续增量训练。
YOLOv5模型训练要点直接使用YOLOv5s预训练模型进行迁移学习，这是节省时间的关键。训练时注意几个参数调整：将输入尺寸设为640x640以适应手机摄像头分辨率，batch-size根据GPU内存设为16。训练过程中观察到，早停机制（patience=20）能有效防止过拟合。12小时后，模型在验证集上的mAP达到0.82，满足原型要求。
实时检测的性能优化在将模型部署到手机端时，发现帧率只有8FPS。通过三个改进显著提升性能：首先将模型转换为TensorRT格式，推理速度提升2倍；其次采用多线程处理，摄像头采集和模型推理并行；最后优化Gradio界面渲染逻辑。最终在中等配置手机上实现22FPS的流畅体验。
Gradio界面的实用设计用Gradio搭建界面只用了不到4小时，主要包含三个模块：视频流显示区、检测结果叠加层和统计面板。特别实用的功能是添加了一个"保存快照"按钮，方便现场测试时记录问题样本。Gradio的实时更新特性完美契合我们的需求。
现场测试与快速迭代最后24小时全部用于测试优化。带着原型去超市实测时，发现三个主要问题：光线变化影响检测稳定性、密集商品容易漏检、同类商品不同包装导致误识别。通过增加测试数据重新训练（2小时）、调整NMS阈值、添加后处理逻辑等方式逐步改进。这种"开发-测试-迭代"的循环在快速原型中至关重要。
整个过程中，InsCode(快马)平台的一键部署功能帮了大忙。训练好的模型和界面代码直接打包部署，无需操心环境配置，省去了至少半天的调试时间。
这次实战给我的最大启示是：快速原型开发要抓住核心需求，合理分配时间，善用现有工具链。YOLOv5的即用性和Gradio的便捷性让两天完成一个可演示的原型成为可能。对于想尝试类似项目的朋友，建议先从一个小型货架场景开始，逐步扩展，这样更容易在有限时间内获得可见成果。
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