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实时目标检测模型部署实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程结构
课程导入学习目标
02
目标检测基础
目标检测任务定义 · 边界框 · 类别
目标检测基础目标检测任务定义
03
实时目标检测模型概览
YOLO系列 · SSD · RetinaNet
实时目标检测模型…YOLO
04
部署环境准备
GPU/CPU/边缘设备选择 · CUDA/cuDNN · TensorRT
部署环境准备GPU/CPU
05
模型导出与转换
PyTorch/TensorFlow… · TensorRT引擎 · OpenVINO IR等格式
模型导出转换
06
ONNX模型优化
算子融合 · 精度校准 · 动态轴处理
ONNX模型优化
07
TensorRT部署实战
使用TensorRT加速YOLOv5… · 包括构建引擎 · 动态batch
TensorRT部署实战
08
OpenVINO部署实战
在Intel CPU/集成GPU上部… · 使用模型优化器和推理引擎
OpenVINO部署实战
09
ONNX Runtime部署实战
跨平台部署 · 使用C++/Python API · 配置执行提供程序（CPU/CUDA/…
ONNXRuntime
10
边缘设备部署
在Jetson Nano/Xavie… · 树莓派 · 手机端等资源受限设备上的部署策略
边缘设备部署Jetson
11
模型量化技术
训练后量化（PTQ）与量化感知训练（… · INT8量化对精度和速度的影响
模型量化技术PTQ
12
模型剪枝与蒸馏
结构化剪枝 · 通道剪枝 · 知识蒸馏在实时检测模型压缩中的应用
模型剪枝蒸馏
13
推理性能优化
批处理 · 多线程 · 异步推理
推理性能优化批处理
14
C++部署实战
使用C++和OpenCV实现实时检测… · 编写高效部署代码
C++部署实战
15
Python部署实战
使用Python快速部署 · 结合Flask/FastAPI构建推…
Python部署实战
16
实时视频流处理
从摄像头/视频文件读取帧 · 流水线处理 · 实现实时检测显示
实时视频流处理从摄像头
17
多目标跟踪集成
在部署中集成DeepSORT/Byt… · 实现实时多目标跟踪
多目标跟踪集成DeepSORT/Byt
18
模型服务化部署
使用TensorRT Serving · TorchServe · ONNX Runtime Servi…
模型服务化部署TensorRT
19
容器化部署
使用Docker和Kubernete… · 实现可扩展的推理服务
容器化部署Docker
20
性能评估与基准测试
延迟 · 吞吐量 · FPS
性能评估基准测试
21
常见部署问题排查
内存泄漏 · 显存不足 · 推理速度慢
常见部署问题排查内存泄漏
22
模型版本管理与回滚
模型仓库 · 版本控制 · A/B测试
模型版本管理回滚
23
安全与隐私
模型加密 · 输入输出校验 · 对抗攻击防护
安全隐私
24
实战项目一
基于YOLOv5的实时安全帽检测系统…
实战项目一YOLOv5
25
实战项目二
基于YOLOv8的实时车辆检测与计数…
实战项目二YOLOv8
26
实战项目三
边缘设备上的实时口罩检测部署（Jet…
实战项目三Jet
27
实战项目四
实时行人检测与跟踪系统部署（C++…
实战项目四C++
28
综合项目
构建一个完整的实时目标检测服务 · 支持多模型切换 · 动态配置
综合项目构建一个完整的实…
29
前沿趋势与扩展
Transformer检测器（DET… · YOLO-NAS · 轻量化模型（MobileNet）部署…
前沿趋势扩展
30
课程总结与进阶路径
知识回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径