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本课程属于：019-YOLO系列算法实战 AI视觉与工业视觉 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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YOLO多类别检测项目实战全流程

共计 30 章节
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01
项目导览与环境准备
YOLO发展史 · 项目目标介绍 · GPU环境配置（CUDA
项目导览环境准备
02
数据集构建与标注
数据采集策略 · LabelImg标注工具使用 · COCO数据集格式详解
数据集构建标注
03
数据增强与预处理
Mosaic增强 · MixUp增强 · HSV色域变换
数据增强预处理
04
YOLOv8模型架构解析
Backbone（CSPDarkne… · Neck（FPN+PAN） · Head（Decoupled Hea…
YOLOv8模型架构解析
05
配置文件详解
模型配置文件（yaml） · 数据集配置文件（yaml） · 超参数配置文件（hyp.yaml）
配置文件详解yaml
06
训练脚本实战
从零启动训练 · 断点续训 · 多GPU训练
训练脚本实战从零启动训练
07
模型评估与指标
mAP（IoU阈值） · Precision-Recall曲线 · F1-Score
模型评估指标
08
推理与部署
ONNX导出 · TensorRT加速 · OpenVINO部署
推理部署
09
模型优化与剪枝
通道剪枝（Network Slimm… · 知识蒸馏（KD） · 量化（INT8/FP16）
模型优化剪枝
10
多类别检测实战（上）
交通标志检测（TT100K数据集） · 数据预处理 · 模型训练
多类别检测实战TT100K
11
多类别检测实战（下）
工业缺陷检测（PCB数据集） · 类别不平衡处理 · Focal Loss应用
多类别检测实战PCB
12
视频流检测
RTSP/RTMP流接入 · 多线程解码 · 队列缓冲
视频流检测RTSP/RTMP
13
目标跟踪集成
ByteTrack算法原理 · BoT-SORT · DeepSORT
目标跟踪集成ByteTrack
14
模型可解释性
Grad-CAM热力图 · 特征图可视化 · 注意力可视化
模型可解释性Grad-CAM
15
工程化最佳实践
代码规范（PEP8） · 日志系统（Loguru） · 配置管理（Hydra）
工程化最佳实践PEP8
16
云端训练与AutoML
Google Colab Pro · AWS SageMaker · AutoML（NNI/Optuna）
AutoML云端训练
17
边缘端部署实战
Jetson Nano/TX2 · 树莓派4B · OpenCV DNN
边缘端部署实战Jetson
18
Web端演示系统
Gradio快速搭建 · Streamlit仪表盘 · Flask后端
Web端演示系统
19
模型安全与对抗攻击
FGSM/PGD对抗样本 · 对抗训练 · 模型鲁棒性评估
模型安全对抗攻击
20
半监督与自监督学习
伪标签生成 · 一致性正则 · FixMatch
半监督自监督学习
21
小样本检测
Few-shot学习 · 原型网络 · 微调策略
小样本检测Few-shot
22
开放词汇检测
CLIP集成 · Grounding DINO · GLIP
开放词汇检测CLIP
23
3D目标检测入门
点云表示 · BEV视角 · VoxelNet
3D目标检测入门点云表示
24
多模态融合检测
RGB+红外 · RGB+深度 · 特征对齐
多模态融合检测RGB+
25
模型压缩与加速
结构重参数化 · 模型蒸馏 · 算子融合
模型压缩加速
26
持续学习与增量检测
EWC · LwF · iCaRL
持续学习增量检测
27
异常检测与开放集识别
Mahalanobis距离 · 能量分数 · OpenMax
异常检测开放集识别
28
竞赛实战技巧
Kaggle/天池竞赛策略 · TTA（测试时增强） · 模型集成
竞赛实战技巧Kaggle
29
复现与创新
YOLOv9/v10/v11新特性解… · 改进思路 · 消融实验
复现创新
30
项目总结与职业发展
完整项目复盘 · 简历项目包装 · 面试高频问题
项目总结职业发展