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工业场景YOLO模型转换与量化实战

共计 30 章节

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课程导学与工业部署全景

YOLO在工业场景中的价值 · 模型转换与量化的必要性 · 课程目标与学习路径

课程导学工业部署全景

YOLOv8模型基础与导出

YOLOv8网络结构速览 · PyTorch模型训练与权重保存 · 导出为ONNX格式

YOLOv8模型基础

ONNX模型解析与优化

ONNX结构初探（节点 · 张量 · 图）

ONNX模型解析

ONNX Runtime推理引擎

ONNX Runtime的安装与配置 · 使用Python API进行推理 · 性能基准测试

模型量化原理与类型

为什么需要量化？对称量化vs非对称量… · PTQ（训练后量化）与QAT（量化感…

模型量化原理类型

使用ONNX Runtime进行静态… · 校准数据集的选择与准备 · 量化后模型的精度评估

QAT实战（上）

在PyTorch中插入伪量化节点（F… · 配置量化感知训练流程

QAT实战（下）

QAT训练技巧（学习率调整 · BN层冻结） · 导出QAT后的INT8模型

QAT训练技巧

TensorRT基础与安装

TensorRT的生态定位 · 不同平台的安装方式（Ubuntu/W… · 核心组件介绍

TensorRT模型转换（ONNX→TRT）

使用trtexec命令行工具 · Python API构建Engine · 动态shape的处理

TensorRT推理与性能调优

C++/Python API推理示例 · 工作流优化（Stream与Conte… · 层融合与精度校准

NVIDIA Jetson边缘部署

Jetson平台特性（NVPMode… · DLA） · 刷机与环境配置

OpenVINO工具套件

OpenVINO架构概览 · 模型优化器（MO）的使用 · 推理引擎（IE）API

OpenVINO工具套件

OpenVINO模型转换与部署

将YOLOv8转换为IR格式 · 在CPU/集成GPU上运行推理 · 性能调优建议

OpenVINO模型转换

TFLite与移动端部署

TFLite模型格式介绍 · 从PyTorch到TFLite的转换… · 在Android/iOS上运行

TFLite移动端部署

Core ML与Apple生态部署

Core ML模型格式 · 使用coremltools转换YOL… · 在iOS设备上集成

模型剪枝技术

结构化剪枝vs非结构化剪枝 · 使用torch-pruning库对Y… · 剪枝后的微调

模型剪枝技术vs

蒸馏原理（教师-学生网络） · 在YOLO上应用知识蒸馏 · 蒸馏后的模型转换

知识蒸馏蒸馏原理

NCNN与端侧推理引擎

NCNN框架特点 · 将ONNX模型转换为NCNN格式 · 在ARM CPU上优化

NCNN端侧推理引擎

MNN与阿里巴巴推理引擎

MNN架构与优势 · 模型转换与推理 · 在移动端的性能对比

MNN阿里巴巴推理引擎

TNN与腾讯推理引擎

TNN的异构计算支持 · 模型转换流程 · 在iOS/Android上的实践

TNN腾讯推理引擎

模型加密与安全

模型文件加密方案（AES/RSA） · 运行时解密与加载 · 防止模型被盗用

模型加密安全

多平台统一部署框架

使用ONNX作为中间表示 · 构建统一的推理接口 · 不同后端的切换逻辑

多平台统一部署框…ONNX

工业场景数据预处理优化

数据加载Pipeline（多线程/异… · 图像预处理加速（仿射变换 · 归一化）

工业场景数据预处…Pipeline

后处理优化与NMS加速

NMS的CUDA实现 · Batch NMS · 使用TensorRT的NMS插件

NMS后处理优化

模型服务化部署（TensorRT Serving）

使用Triton Inference… · 配置模型仓库 · 动态批处理

TensorRTServing

模型监控与日志

推理延迟与吞吐量监控 · 模型漂移检测 · 日志系统搭建（ELK）

模型监控日志

CI/CD与自动化部署

模型转换与量化的自动化Pipelin… · 使用Docker容器化部署 · 版本管理

CI/CD自动化部署

实战项目一

工业缺陷检测：从数据标注到模型训练 · 模型转换与量化 · 在边缘设备上实时推理

实战项目一工业缺陷检测

实战项目二

智慧安防人流计数：多目标跟踪与计数 · 模型优化与部署 · 系统集成与测试

实战项目二智慧安防人流计数