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Halcon深度学习模型部署与推理实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Halcon深度学习模块概览
课程导入学习目标
02
环境搭建
Halcon版本选择 · 深度学习运行时依赖 · GPU/CPU配置
环境搭建Halcon
03
Halcon深度学习基础
深度学习核心概念（卷积 · 池化 · 全连接）
Halcon深度学习基础
04
数据准备与预处理
图像标注工具 · 数据集格式（DLS · COCO等）
数据准备预处理
05
模型训练基础
训练参数设置 · 训练流程 · 损失函数与优化器
模型训练基础训练参数设置
06
模型评估与优化
评估指标（精度 · 召回 · mAP
模型评估优化
07
模型导出与转换
Halcon模型格式（.hdl） · 导出为ONNX/TensorRT · 量化与剪枝
模型导出转换
08
推理部署环境
推理硬件选择（CPU/GPU/嵌入式… · Halcon推理引擎配置 · 内存与性能优化
推理部署环境CPU/GPU
09
分类模型部署实战
训练一个图像分类模型 · 导出并部署到Halcon · 实现实时推理
分类模型部署实战训练一个图像分类…
10
目标检测模型部署实战
训练检测模型（如YOLO · Faster R-CNN） · 在Halcon中加载并执行检测
目标检测模型部署…YOLO
11
语义分割模型部署实战
训练分割模型（如U-Net） · 部署到Halcon进行像素级预测
语义分割模型部署…U-Net
12
实例分割模型部署实战
训练实例分割模型 · 在Halcon中实现多目标分割与后处…
实例分割模型部署…训练实例分割模型
13
Halcon深度学习算子详解
关键算子（read_dl_model · apply_dl_model · infer_dl_model等）的参…
Halcon深度学习算子详解
14
推理流程优化
批处理推理 · 异步推理 · 多线程与流水线
推理流程优化批处理推理
15
模型精度与速度平衡
模型选择 · 输入尺寸调整 · 推理精度设置（FP16/INT8）
模型精度速度平衡
16
Halcon与外部框架集成
从PyTorch/TensorFlo… · 或通过ONNX桥接
Halcon外部框架集成
17
自定义模型架构
在Halcon中定义简单网络 · 修改现有架构 · 使用预训练模型微调
自定义模型架构Halcon
18
部署到工业相机
连接工业相机 · 实时图像采集 · 触发模式
部署到工业相机连接工业相机
19
部署到嵌入式设备
在NVIDIA Jetson · 树莓派等设备上安装Halcon深度学…
部署到嵌入式设备NVIDIA
20
常见问题与调试
模型加载失败 · 推理结果异常 · 内存泄漏
常见问题调试
21
模型更新与迭代
在线学习 · 增量训练 · 模型版本管理
模型更新迭代
22
安全与隐私
模型加密 · 防篡改 · 数据安全
安全隐私
23
案例实战
工业缺陷检测（表面划痕 · 污渍）的完整部署流程
案例实战工业缺陷检测
24
案例实战
医学影像分析（细胞分类 · 病变分割）的部署与集成
案例实战医学影像分析
25
案例实战
自动驾驶场景（车辆检测 · 车道线分割）的Halcon部署
案例实战自动驾驶场景
26
案例实战
零售行业（商品识别 · 货架监控）的实时推理系统
案例实战零售行业
27
性能调优进阶
使用Halcon Profiler分… · GPU内存优化 · 算子级优化
性能调优进阶Halcon
28
多模型协同部署
多个深度学习模型串联/并联 · 模型间数据传递 · 复杂任务分解
多模型协同部署多个深度学习模型…
29
部署项目实战
从需求分析 · 模型训练 · 部署到验收的完整项目流程
部署项目实战从需求分析
30
综合提升与未来趋势
Halcon深度学习新特性 · 与边缘计算结合 · 模型部署最佳实践总结
综合提升未来趋势