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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检测精度提升与剪枝量化实战

共计 30 章节
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01
课程导论
YOLO系列发展史 · 精度与速度的博弈 · 剪枝与量化的核心价值
课程导论YOLO
02
YOLOv8环境搭建
PyTorch与CUDA环境配置 · YOLOv8源码下载与安装 · 数据集准备与标注格式解析
YOLOv8环境搭建
03
数据增强进阶
Mosaic与MixUp原理 · 光度与几何失真 · Albumentations库集成
数据增强进阶Mosaic
04
损失函数优化
CIoU与EIoU对比 · 分类损失与回归损失的平衡 · Focal Loss在YOLO中的应…
损失函数优化CIoU
05
正负样本分配策略
TaskAlignedAssigne… · 动态匹配策略 · Top-K与SimOTA对比
正负样本分配策略TaskAlignedA…
06
模型结构微调
Backbone替换（CSPDark… · Neck结构优化（BiFPN） · Head解耦设计
模型结构微调Backbone
07
训练技巧精讲
学习率调度（Cosine/Warmu… · 标签平滑 · EMA指数移动平均
训练技巧精讲Cosine/Warmu
08
超参数搜索
Grid Search与Bayesi… · YOLO超参数配置文件解析 · 使用WandB进行可视化调参
超参数搜索Grid
09
模型集成与TTA
软投票与硬投票集成 · Test Time Augmenta… · TTA在YOLO中的实现
TTA模型集成
10
精度提升综合实战
从基线模型到优化模型的全流程 · 消融实验设计 · 结果分析与可视化
精度提升综合实战从基线模型到优化…
11
剪枝基础理论
结构化剪枝与非结构化剪枝 · 稀疏训练原理 · 剪枝粒度（Channel/Layer…
剪枝基础理论结构化剪枝
12
YOLO结构化剪枝实战
基于BN层权重的通道剪枝 · 剪枝率设定策略 · 剪枝后模型微调
YOLO结构化剪枝实战
13
稀疏训练与重参数化
L1正则化与稀疏训练 · 重参数化对剪枝的辅助作用 · VGG式重参与RepVGG
稀疏训练重参数化
14
剪枝后模型评估
精度-速度权衡曲线 · FLOPs与参数量计算 · 实际硬件（Jetson/手机）上的延…
剪枝后模型评估精度
15
知识蒸馏基础
教师-学生网络架构 · 软标签与硬标签 · 温度系数T的作用
知识蒸馏基础教师
16
YOLO知识蒸馏实战
Feature-based蒸馏（Fi… · Logit-based蒸馏 · 结构蒸馏（CWD）
YOLO知识蒸馏实战
17
蒸馏与剪枝结合
先剪枝后蒸馏 · 先蒸馏后剪枝 · 联合训练策略
蒸馏剪枝结合
18
量化基础理论
FP32与INT8表示 · 对称量化与非对称量化 · 量化误差来源
量化基础理论FP32
19
PTQ（训练后量化）实战
PyTorch量化API详解 · YOLO模型的PTQ流程 · 精度损失分析与补偿
PTQ训练后量化
20
QAT（量化感知训练）实战
FakeQuantize原理 · QAT训练流程 · BN层融合技巧
QAT量化感知训练
21
混合精度量化
不同层不同位宽 · 敏感层分析 · 混合精度策略设计
混合精度量化不同层不同位宽
22
量化模型部署
ONNX导出与优化 · TensorRT INT8量化 · OpenVINO量化工具
量化模型部署ONNX
23
NMS优化与后处理
Fast NMS与Cluster N… · Soft NMS原理 · NMS在量化模型中的适配
NMS优化
24
模型加速工程化
TensorRT加速原理 · 动态shape与静态shape · 多流推理
模型加速工程化TensorRT
25
边缘端部署实战
Jetson Nano/Orin上的… · 模型转换与优化 · 实时推理性能调优
边缘端部署实战Jetson
26
移动端部署实战
Android/iOS端YOLO集成 · NCNN/TNN框架使用 · 端侧量化与剪枝
移动端部署实战Android/iOS
27
精度-速度-体积综合优化
三目标权衡方法论 · 自动化压缩工具链（NNI/OpenM… · 案例
精度速度
28
模型可解释性与诊断
Grad-CAM可视化 · 特征图分析 · 错误检测模式识别
模型可解释性诊断
29
持续学习与模型更新
增量学习在YOLO中的应用 · 模型版本管理 · A/B测试与灰度发布
持续学习模型更新
30
课程总结与未来展望
全流程回顾 · YOLOv9/v10新特性 · 自监督与无监督检测趋势
课程总结未来展望