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嵌入式端YOLO目标检测部署

共计 30 章节

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学习目标 · 课程大纲 · 嵌入式端YOLO部署的整体流程与典型…

课程导入学习目标

嵌入式系统基础

常见嵌入式平台（树莓派 · Jetson · RK3588等）的硬件架构

嵌入式系统基础常见嵌入式平台

YOLO目标检测原理回顾

YOLO系列（v5/v8等）的网络结… · 锚框机制 · 损失函数与推理流程

YOLO目标检测原理回顾

模型轻量化技术

剪枝 · 量化（INT8/FP16） · 知识蒸馏

模型轻量化技术剪枝

ONNX与模型转换

将PyTorch/TensorFlo… · 处理动态轴 · 算子兼容性及验证转换正确性

ONNX模型转换

TensorRT部署基础

TensorRT的安装 · 模型构建（Builder） · 网络定义

TensorRT部署基础

使用TensorRT部署YOLOv5… · 编写C++/Python推理代码 · 实现端到端目标检测并对比性能

NCNN部署基础

NCNN框架的架构 · 模型转换工具（pnnx/ncnnop… · 量化支持及在移动端/嵌入式端的优势

NCNN部署基础

将YOLO模型转换为NCNN格式 · 编写C++推理程序 · 在ARM Linux或Android…

OpenVINO工具套件介绍 · 模型优化器（MO）使用 · 推理引擎API

RKNN部署（瑞芯微平台）

RKNN-Toolkit模型转换 · RKNPU驱动配置 · 在RK3588/RK3399等平台上…

其他推理框架对比

TFLite · MNN · CoreML

其他推理框架对比TFLite

模型量化实战

后训练量化（PTQ）与量化感知训练（… · 校准数据集选择 · 精度损失评估与调优

模型量化实战PTQ

嵌入式端图像预处理

图像缩放（letterbox） · 归一化 · BGR/RGB转换

嵌入式端图像预处…letterbox

后处理优化

NMS（非极大值抑制）的嵌入式实现 · 类别过滤 · 坐标解码

后处理优化NMS

推理流水线设计

多线程 · 异步推理 · 双缓冲

推理流水线设计多线程

内存与功耗优化

内存池 · 零拷贝 · 低功耗模式

内存功耗优化

嵌入式Linux部署实战

交叉编译环境搭建 · 静态/动态链接 · 部署为系统服务

Android/iOS移动端部署

使用NCNN/TFLite在移动端集… · 处理相机预览 · 权限

Android/iOS移动端部署

边缘计算与云边协同

将嵌入式端检测结果上传云端 · 模型远程更新 · 以及边缘端与云端的分工

边缘计算云边协同

模型压缩与加速综合案例

以YOLOv5s为例 · 从原始模型到INT8量化 · TensorRT/NCNN部署的完整…

模型压缩加速综合案例

多目标跟踪与嵌入式部署

结合DeepSORT/ByteTra… · 在嵌入式端实现实时多目标跟踪的架构与…

多目标跟踪嵌入式部署

嵌入式端模型评估

精度（mAP） · 速度（FPS） · 延迟

嵌入式端模型评估mAP

常见问题与调试

模型转换失败 · 推理结果错误 · 内存溢出

常见问题调试

安全性与可靠性

嵌入式端模型的鲁棒性 · 对抗攻击防护 · 异常处理与看门狗机制

安全性可靠性

智能安防摄像头——在Jetson N… · 实现实时人/车检测 · 并输出报警

项目实战Jetson

工业质检——在RK3588上部署YO… · 检测产品缺陷 · 结合PLC控制实现自动分拣

项目实战RK3588

无人机/机器人视觉——在树莓派或Je… · 实现目标跟随与避障

性能调优进阶

使用Profiling工具（Nsig… · perf）定位瓶颈 · 针对卷积层

性能调优进阶Profiling

课程总结与拓展

回顾核心知识点 · 介绍前沿趋势（如Transforme… · NPU架构）

课程总结拓展