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本课程属于：130-地平线旭日X3X5边缘AI部署 AI智能与边缘计算工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
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旭日X5视觉推理项目

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入目标=学习目标
02
旭日X5硬件平台概览
目标=芯片架构 · 算力特性 · 接口资源
X5旭日
03
视觉推理基础
目标=计算机视觉任务分类 · 深度学习推理流程 · 模型部署关键指标
视觉推理基础目标=计算机视觉…
04
开发环境搭建
目标=工具链安装 · 交叉编译配置 · 板端运行环境准备
开发环境搭建目标=工具链安装
05
模型转换与优化
目标=ONNX模型导出 · 量化校准 · 编译优化
模型转换优化
06
图像预处理与后处理
目标=数据格式转换 · 归一化 · Resize
图像预处理后处理
07
推理引擎接口使用
目标=API调用流程 · 内存管理 · 多线程推理
推理引擎接口使用API
08
分类任务实战
目标=MobileNet/ResNe… · 输入输出配置 · 精度验证与性能调优
分类任务实战MobileNet/Re…
09
目标检测任务实战
目标=YOLO系列模型部署 · 锚框处理 · 后处理加速
目标检测任务实战YOLO
10
语义分割任务实战
目标=FCN/DeepLab部署 · 上采样处理 · 类别映射与可视化
语义分割任务实战FCN/DeepLab
11
实例分割与关键点检测
目标=Mask R-CNN · 姿态估计模型部署要点与优化技巧
实例分割关键点检测
12
视频流推理
目标=摄像头接入 · 多路视频解码 · 帧率控制
视频流推理目标=摄像头接入
13
多模型并行与调度
目标=模型切换 · 资源分配 · 任务优先级
多模型并行调度
14
模型量化进阶
目标=PTQ与QAT对比 · 敏感层分析 · 混合精度量化
模型量化进阶PTQ
15
算子定制与扩展
目标=自定义算子开发流程 · 注册机制 · 性能优化与调试
算子定制扩展
16
性能瓶颈分析
目标=CPU/GPU/NPU利用率 · 内存带宽 · 延迟分解
性能瓶颈分析CPU/GPU/NPU
17
精度调优实战
目标=量化误差分析 · 校准集选择 · 层间融合
精度调优实战目标=量化误差分…
18
功耗与散热优化
目标=动态调频 · 功耗监控 · 散热设计
功耗散热优化
19
多传感器融合
目标=摄像头与雷达/激光雷达融合 · 时间同步 · 空间对齐
多传感器融合目标=摄像头
20
边缘端部署案例
目标=智能安防 · 工业质检 · 自动驾驶
边缘端部署案例目标=智能安防
21
模型安全与鲁棒性
目标=对抗样本防御 · 输入校验 · 异常检测
模型安全鲁棒性
22
常见错误与调试
目标=模型加载失败 · 推理结果异常 · 内存泄漏
常见错误调试
23
项目实战一
目标=智能交通车辆检测与计数系统
项目实战一目标=智能交通车…
24
项目实战二
目标=工业缺陷检测与分类系统
项目实战二目标=工业缺陷检…
25
项目实战三
目标=人脸识别与属性分析系统
项目实战三目标=人脸识别
26
项目实战四
目标=多路视频结构化分析系统
项目实战四目标=多路视频结…
27
模型更新与OTA
目标=远程升级 · 版本管理 · 增量更新
OTA模型更新
28
系统集成与测试
目标=端到端测试 · 压力测试 · 稳定性测试
系统集成测试
29
综合提升
目标=架构设计 · 性能极致优化 · 跨平台迁移
综合提升目标=架构设计
30
课程总结与展望
目标=知识体系回顾 · 项目经验提炼 · 后续学习路径与社区资源
课程总结目标=知识体系回…