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8. K210口罩检测项目：YOLO模型转换与边缘识别

共计 30 章节
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01
课程导入
了解K210芯片特性 · 口罩检测项目背景 · 课程学习目标与整体技术路线
课程导入K210
02
边缘计算基础
掌握边缘计算概念 · K210在边缘AI中的定位 · 与传统云端推理的差异
边缘计算基础掌握边缘计算概念
03
YOLO目标检测原理
理解YOLO系列算法核心思想 · 边界框回归 · 置信度与类别预测
YOLO目标检测原理
04
YOLO模型选型
对比YOLOv5 · YOLOv8 · YOLOX等轻量版本
YOLO模型选型
05
数据集准备
口罩检测数据集的获取 · 标注格式（VOC/COCO） · 数据增强与划分策略
数据集准备口罩检测数据集的…
06
模型训练基础
使用PyTorch/YOLOv5训练… · 配置训练参数与超参数调优
模型训练基础PyTorch/YOLO…
07
模型评估与优化
使用mAP · Precision · Recall评估模型性能
模型评估优化
08
K210硬件平台
了解K210开发板 · 摄像头 · LCD显示屏
K210硬件平台
09
K210开发环境搭建
安装MaixPy · Kendryte IDE · 配置串口与烧录工具
K210开发环境搭建
10
模型转换流程
将PyTorch模型转换为ONNX · 再转换为K210支持的KMODEL格…
模型转换流程PyTorch
11
ONNX导出与检查
使用torch.onnx导出模型 · 验证ONNX结构 · 输入输出维度
ONNX导出
12
KMODEL转换工具
使用NNCase或MaixHub进行… · 处理算子兼容性
KMODEL转换工具
13
量化原理与实操
了解INT8量化 · 校准数据集 · 量化误差对检测精度的影响
量化原理实操
14
K210固件烧录
将转换后的KMODEL与固件烧录到K… · 验证启动
K210固件烧录
15
摄像头图像采集
使用K210摄像头采集实时画面 · 进行图像预处理（缩放 · 归一化）
摄像头图像采集K210
16
模型推理部署
在K210上加载KMODEL · 执行推理 · 获取检测结果（坐标
模型推理部署K210
17
后处理算法
实现NMS（非极大值抑制） · 阈值过滤 · 坐标映射到原图
后处理算法NMS
18
结果显示与交互
在LCD上绘制检测框 · 标签 · 通过LED或蜂鸣器提示未戴口罩
结果显示交互
19
实时性能优化
优化推理速度 · 帧率 · 使用双缓冲
实时性能优化优化推理速度
20
常见问题排查
解决模型转换失败 · 推理结果错误 · 内存不足
常见问题排查解决模型转换失败
21
案例实战
从零完成一个口罩检测项目 · 包括训练 · 转换
案例实战从零完成一个口罩…
22
模型精度调优
针对K210平台调整输入尺寸 · 锚框 · 置信度阈值
模型精度调优K210
23
多类别扩展
将口罩检测扩展为戴口罩 · 未戴口罩 · 佩戴不规范三类检测
多类别扩展将口罩检测扩展为…
24
模型压缩进阶
知识蒸馏 · 通道剪枝 · 权重共享等高级压缩方法在K210上的…
模型压缩进阶知识蒸馏
25
边缘端数据流设计
设计摄像头采集 · 推理 · 结果输出的流水线
边缘端数据流设计设计摄像头采集
26
功耗与散热管理
了解K210功耗特性 · 优化代码降低功耗 · 处理长时间运行发热
功耗散热管理
27
项目部署与演示
将项目打包为独立固件 · 制作演示视频 · 撰写项目文档
项目部署演示
28
综合项目挑战
结合人脸检测 · 口罩检测 · 温度测量等
综合项目挑战结合人脸检测
29
课程总结与拓展
回顾核心技术点 · 探讨K210在其他目标检测任务中的应…
课程总结拓展
30
结课测试与答疑
设计综合测试题 · 解答常见疑问 · 提供进一步学习资源
结课测试答疑