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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目标检测项目从入门到实战

共计 30 章节
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01
YOLO初探
目标检测任务概述 · YOLO发展史（v1到v8） · YOLO的核心思想（You Only…
YOLO初探
02
环境搭建
Anaconda安装 · 创建虚拟环境 · PyTorch安装
环境搭建Anaconda
03
深度学习基础回顾
卷积神经网络（CNN） · 感受野 · 锚框（Anchor Box）
深度学习基础回顾CNN
04
YOLOv1详解
核心思想 · 网络结构 · 损失函数
YOLOv1核心思想
05
YOLOv2/v3改进
Batch Normalizatio… · 高分辨率分类器 · 多尺度训练
YOLOv2/v3改进
06
YOLOv5实战准备
项目结构解析 · 数据集格式（LabelImg标注） · 配置文件解读
YOLOv5实战准备
07
数据标注与预处理
LabelImg安装与使用 · 标注格式（YOLO txt） · 数据集划分（train/val/te…
数据标注预处理
08
训练自己的数据集（上）
准备数据集 · 修改配置文件（data.yaml · model.yaml）
训练自己的数据集准备数据集
09
训练自己的数据集（下）
训练参数调优（batch size · learning rate · epochs）
训练自己的数据集batch
10
模型评估与推理
mAP指标详解 · 混淆矩阵 · 使用训练好的模型进行图片/视频推理
模型评估推理
11
YOLOv5高级技巧
超参数进化 · 自动锚框计算 · 模型剪枝与量化
YOLOv5高级技巧
12
YOLOv8新特性解析
Anchor-Free思想 · C2f模块 · Decoupled Head
YOLOv8新特性解析
13
YOLOv8实战
训练自定义数据集 · 模型对比（n/s/m/l/x） · 实例分割任务入门
YOLOv8训练自定义数据集
14
目标检测中的Tricks
Warmup · Cosine Annealing · Label Smoothing
Tricks目标检测
15
部署实战（上）
ONNX Runtime部署 · OpenCV DNN部署 · TensorRT加速原理
部署实战ONNX
16
部署实战（下）
使用Flask搭建目标检测API服务 · Docker容器化部署
部署实战Flask
17
目标跟踪入门
SORT算法原理 · DeepSORT算法原理 · 结合YOLO实现实时目标跟踪
目标跟踪入门SORT
18
项目实战1
安全帽检测系统（从数据采集到部署全流…
项目实战1安全帽检测系统
19
项目实战2
车辆检测与计数系统（车流量统计 · 车速估算）
项目实战2车辆检测
20
项目实战3
PCB板缺陷检测（工业质检场景）
项目实战3PCB
21
项目实战4
人流密度估计与热力图生成
项目实战4人流密度估计
22
项目实战5
车牌检测与识别（LPRNet结合YO…
项目实战5LPRNet
23
项目实战6
农作物病虫害检测（农业场景）
项目实战6农作物病虫害检测
24
项目实战7
遥感图像目标检测（卫星图像中的飞机 · 船舶检测）
项目实战7遥感图像目标检测
25
项目实战8
水下目标检测（鱼类 · 海参检测）
项目实战8水下目标检测
26
项目实战9
X光图像违禁品检测（安检场景）
项目实战9X光图像违禁品检…
27
项目实战10
基于YOLO的自动标注工具（半监督学…
项目实战10YOLO
28
模型优化与加速
知识蒸馏 · 模型量化（INT8） · TensorRT实战
模型优化加速
29
前沿拓展
YOLO-World（开放词汇检测） · YOLO-NAS · YOLOv9
前沿拓展YOLO-World
30
课程总结与面试指南
目标检测面试高频题 · 学习路线规划 · 如何持续跟进前沿技术
课程总结面试指南