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深度学习缺陷分类模型训练与部署

共计 30 章节
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01
课程导论与项目全景
深度学习缺陷检测概述 · 工业场景痛点 · 课程项目架构与学习路径
课程导论项目全景
02
环境搭建与工具链
Anaconda · PyTorch · CUDA
环境搭建工具链
03
Python与深度学习基础速通
NumPy · Pandas基础 · PyTorch张量操作
Python深度学习基础速通
04
数据采集与标注规范
工业相机选型 · 光照与角度策略 · LabelImg/Labelme标注…
数据采集标注规范
05
数据预处理与增强
OpenCV基础操作 · Resize/Normalize · Albumentations库实战
数据预处理增强
06
数据集构建与管理
Train/Val/Test划分 · PyTorch Dataset与Da… · 数据加载性能优化
数据集构建管理
07
卷积神经网络（CNN）原理
卷积层 · 池化层 · 全连接层
CNN卷积神经网络
08
ResNet与残差学习
梯度消失问题 · 残差块设计 · ResNet系列（18/34/50/…
ResNet残差学习
09
更强大的骨干网络
EfficientNet · MobileNet系列 · 轻量化设计（深度可分离卷积）
更强大的骨干网络EfficientNet
10
注意力机制与特征增强
SE-Net · CBAM · ECA-Net
注意力机制特征增强
11
目标检测基础与两阶段方法
R-CNN系列（Fast/Faste… · Anchor机制 · ROI Pooling
目标检测基础两阶段方法
12
单阶段目标检测
YOLO系列（v3/v5/v8） · SSD · RetinaNet
单阶段目标检测YOLO
13
缺陷分割方法
U-Net · DeepLab系列 · 分割损失函数（Dice Loss/C…
缺陷分割方法U-Net
14
模型评估与调优
混淆矩阵 · Precision/Recall/F… · mAP
模型评估调优
15
过拟合与正则化
Dropout · Batch Normalizatio… · 权重衰减
过拟合正则化
16
模型训练实战（上）
训练脚本编写 · Loss曲线监控 · Checkpoint保存与恢复
模型训练实战训练脚本编写
17
模型训练实战（下）
多GPU训练 · 混合精度训练（AMP） · 梯度累积
模型训练实战GPU
18
模型导出与格式转换
PyTorch模型保存（.pth） · TorchScript · ONNX导出
模型导出格式转换
19
模型量化与压缩
INT8量化原理 · PTQ与QAT · 模型剪枝
模型量化压缩
20
ONNX Runtime部署
ONNX Runtime安装 · C++/Python推理接口 · 性能基准测试
ONNXRuntime
21
TensorRT加速部署
TensorRT安装 · Engine构建 · 动态形状支持
TensorRT加速部署
22
OpenVINO部署方案
OpenVINO工具套件 · 模型优化器 · 推理引擎
OpenVINO部署方案
23
Flask/FastAPI模型服务化
REST API设计 · 模型加载与推理接口 · 并发请求处理
Flask/FastAP…模型服务化
24
Docker容器化部署
Dockerfile编写 · 镜像构建 · GPU容器支持（nvidia-doc…
Docker容器化部署
25
边缘端部署实战
Jetson Nano/NX配置 · TensorRT on Jetson · 摄像头实时推理流水线
边缘端部署实战Jetson
26
Web端实时检测系统
Streamlit/Gradio快速… · 摄像头推流 · 前端结果展示
Web端实时检测系统
27
MLOps与模型版本管理
MLflow实验跟踪 · DVC数据版本控制 · 模型注册与回滚
MLOps模型版本管理
28
持续集成与持续部署（CI/CD）
GitHub Actions自动化训… · 模型测试流水线 · 自动部署
CI/CD持续集成
29
工业级案例实战（一）
PCB板缺陷检测（数据准备 · 模型选型 · 训练
工业级案例实战PCB
30
工业级案例实战（二）
钢材表面缺陷检测与课程总结（常见问题 · 优化方向 · 学习路径建议）
工业级案例实战钢材表面缺陷检测