YOLOv5至YOLOv12升级：零售柜商品检测软件的设计与实现（完整代码+界面+数据集项目）摘要：零售柜商品的自动检测与识别是无人零售、智能补货与陈列合规评估中的关键环节。本文面向真实门店场景，介绍一种基于深度学习的零售柜商品检测软件设计与实现方法：以 YOLO 系列目标检测网络作为核心推理引擎，针对透明柜门反光、遮挡叠放、密集小目标与跨品牌包装相似等复杂因素进行数据构建与增强，并通过置信度阈值与非极大值抑制等后处理策略提升检测稳定性。软件采用 Python 框架实现端到端流程，提供商品框选结果可视化、类别与数量统计、误检漏检快速回看、结果导出与日志记录等功能，同时支持图片与视频流输入以满足巡检