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YOLO　v5模型结构及项目部署实战

共计 30 章节
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01
YOLO系列发展史
从YOLOv1到YOLOv5的演进 · 目标检测核心思想 · YOLO v5的优势与适用场景
YOLO系列发展史
02
深度学习环境搭建
Anaconda安装 · CUDA与cuDNN配置 · PyTorch框架安装
深度学习环境搭建Anaconda
03
YOLO v5源码获取与结构概览
GitHub仓库克隆 · 项目目录结构解析 · 核心文件功能说明
YOLOv5
04
Backbone网络详解
Focus结构 · CSPNet（跨阶段局部网络） · SiLU激活函数
Backbone网络详解
05
Neck网络详解
FPN（特征金字塔网络）+ PAN（… · 特征融合机制 · 上采样与下采样
Neck网络详解
06
Head输出层详解
锚框机制（Anchor Boxes） · 分类分支与回归分支 · 损失函数（CIoU Loss
Head输出层详解
07
数据标注与格式转换
LabelImg工具使用 · 标注为YOLO格式（txt文件） · 数据集划分（训练/验证/测试）
数据标注格式转换
08
数据增强策略
Mosaic数据增强 · MixUp · 随机缩放/裁剪/翻转
数据增强策略Mosaic
09
配置文件详解
data.yaml（数据集配置） · model.yaml（模型结构配置） · hyp.yaml（超参数配置）
配置文件详解data.yaml
10
训练流程实战（一）
单GPU训练命令 · 参数含义（epochs · batch-size
训练流程实战GPU
11
训练流程实战（二）
多GPU训练（DDP） · 断点续训（resume） · TensorBoard可视化监控
训练流程实战GPU
12
训练结果分析
损失曲线解读（box_loss · obj_loss · cls_loss）
训练结果分析box
13
模型评估与测试
test.py脚本使用 · 混淆矩阵生成 · F1-score与置信度阈值调优
模型评估测试
14
模型导出与转换
导出为ONNX格式 · 导出为TensorRT引擎 · 导出为TorchScript
模型导出转换
15
ONNX Runtime部署
ONNX Runtime安装 · C++/Python推理接口编写 · 输入输出张量处理
ONNXRuntime
16
TensorRT部署（一）
TensorRT安装与配置 · FP16/INT8量化 · 动态batch支持
TensorRT部署
17
TensorRT部署（二）
C++ TensorRT推理引擎封装 · 内存管理（GPU显存池） · 多线程推理优化
TensorRT部署
18
OpenVINO部署
OpenVINO工具套件安装 · 模型优化（Model Optimiz… · 推理引擎（Inference Eng…
OpenVINO部署
19
NCNN移动端部署
NCNN编译（Android/iOS… · 模型转换（param/bin） · 手机端推理性能调优
NCNN移动端部署
20
Flask Web API部署
Flask框架搭建RESTful A… · 图像上传与Base64传输 · 并发请求处理（Gunicorn）
FlaskWeb
21
FastAPI高性能部署
异步处理（async/await） · 请求限流 · Swagger文档自动生成
FastAPI高性能部署
22
Docker容器化部署
Dockerfile编写 · 镜像构建 · GPU容器启动（nvidia-doc…
Docker容器化部署
23
边缘计算设备部署
Jetson Nano/TX2/Xa… · DeepStream SDK集成 · 摄像头实时流处理
边缘计算设备部署Jetson
24
模型剪枝与轻量化
结构化剪枝（Channel Prun… · 知识蒸馏（Knowledge Dis… · 参数量化（PTQ/QAT）
模型剪枝轻量化
25
自定义数据集训练
爬虫采集图像 · 数据清洗与去重 · 类别不平衡处理（Focal Loss…
自定义数据集训练爬虫采集图像
26
多类别检测实战
交通标志检测 · 工业缺陷检测 · 行人检测
多类别检测实战交通标志检测
27
视频流实时检测
OpenCV视频读取 · 多线程解码 · 帧队列管理
视频流实时检测OpenCV
28
跟踪算法集成
DeepSORT算法原理 · ReID特征提取 · ID分配与轨迹管理
跟踪算法集成DeepSORT
29
模型部署性能调优
Profiling工具使用（NVID… · 算子融合 · 内存带宽优化
模型部署性能调优Profiling
30
项目总结与最佳实践
完整项目架构设计 · CI/CD流水线 · 模型版本管理（DVC）
项目总结最佳实践