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YOLO实时检测应用与推理速度优化

共计 30 章节
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01
YOLO前世今生
从R-CNN到YOLOv8的发展脉络 · 目标检测的核心思想
YOLO前世今生
02
环境搭建与工具链
CUDA · cuDNN · PyTorch
环境搭建工具链
03
YOLOv8模型结构解析
Backbone · Neck · Head的设计哲学
YOLOv8模型结构解析
04
数据集准备与标注
LabelImg · CVAT工具使用 · COCO与自定义数据集格式转换
数据集准备标注
05
训练自己的检测器
配置文件解读 · 超参数调优 · 训练过程监控（TensorBoard…
训练自己的检测器配置文件解读
06
模型评估与指标
mAP · Precision · Recall
模型评估指标
07
ONNX导出与部署
模型转换为ONNX格式 · ONNX Runtime推理
ONNX导出
08
TensorRT加速原理
FP16/INT8量化 · 层融合 · 动态形状优化
TensorRT加速原理
09
TensorRT实战
将YOLOv8导出为TensorRT… · C++/Python推理
TensorRTYOLOv8
10
OpenVINO部署
Intel平台优化 · OpenVINO模型转换与推理
OpenVINO部署
11
NCNN与移动端部署
手机端 · 嵌入式设备的YOLO推理优化
NCNN移动端部署
12
TFLite与边缘计算
树莓派 · Jetson Nano上的YOLO部…
TFLite边缘计算
13
推理框架对比
ONNX Runtime vs Te…
推理框架对比ONNX
14
视频流处理
OpenCV读取摄像头/视频文件 · 多线程解码优化
视频流处理OpenCV
15
异步推理架构
生产者-消费者模式 · 队列缓冲 · 减少I/O等待
异步推理架构生产者
16
批处理推理
动态批处理 · 静态批处理 · 吞吐量与延迟的权衡
批处理推理动态批处理
17
模型剪枝
结构化剪枝 · 非结构化剪枝 · YOLOv8剪枝实战
模型剪枝结构化剪枝
18
知识蒸馏
Teacher-Student架构 · 轻量级YOLO模型训练
知识蒸馏Teacher-Stud…
19
量化感知训练
QAT原理 · Pytorch量化工具链使用
量化感知训练QAT
20
NMS优化
Fast NMS · Cluster NMS · Soft NMS
NMS优化
21
预处理加速
仿射变换优化 · 归一化融合 · 数据加载Pipeline
预处理加速仿射变换优化
22
后处理优化
解码 · 过滤 · 映射
后处理优化解码
23
多模型并行
多GPU推理 · 模型分片 · 流水线并行
多模型并行GPU
24
内存管理
显存池 · 内存复用 · 零拷贝技术
内存管理显存池
25
Profiling工具
NVIDIA Nsight · PyTorch Profiler · ONNX Runtime Profi…
Profiling工具
26
瓶颈分析与优化策略
计算瓶颈 · I/O瓶颈 · 内存瓶颈定位与解决
瓶颈分析优化策略
27
实际项目
智能安防系统——行人检测与跟踪的实时…
实际项目智能安防系统
28
实际项目
工业质检——缺陷检测的毫秒级响应
实际项目工业质检
29
实际项目
自动驾驶——车道线检测与障碍物识别的…
实际项目自动驾驶
30
课程总结与未来展望
YOLO世界最新进展（YOLOv9 · YOLOv10） · 多模态融合趋势
课程总结未来展望