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YOLO自定义模型训练到部署一条龙

共计 30 章节
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01
YOLO初识
目标检测发展史 · YOLO系列演进（v1到v8） · YOLO核心思想（单阶段检测
YOLO初识
02
环境搭建
Anaconda安装 · 创建虚拟环境 · PyTorch安装（CPU/GPU版…
环境搭建Anaconda
03
数据集准备
数据采集策略 · LabelImg标注工具安装与使用 · 标注格式（YOLO txt格式）
数据集准备数据采集策略
04
数据增强
Mosaic · MixUp · HSV变换
数据增强Mosaic
05
配置文件详解
YOLO模型配置文件（yaml） · 数据集配置文件（data.yaml） · 超参数配置文件（hyp.yaml）
配置文件详解YOLO
06
模型架构解析
Backbone（CSPDarkne… · Neck（FPN+PAN） · Head（Decoupled Hea…
模型架构解析Backbone
07
训练启动
下载预训练权重 · 单GPU训练命令 · 多GPU训练（DDP）
训练启动下载预训练权重
08
训练技巧（上）
学习率调度（Cosine · Step） · Warmup策略
训练技巧Cosine
09
训练技巧（下）
标签平滑 · Focal Loss · CIoU Loss
训练技巧标签平滑
10
训练问题排查
Loss不下降 · 梯度爆炸 · 过拟合
训练问题排查Loss
11
模型评估
mAP计算原理（IoU · Precision · Recall）
模型评估mAP
12
模型推理
detect.py参数详解 · 批量推理 · 视频推理
模型推理detect.py
13
ONNX导出
ONNX简介 · YOLO转ONNX步骤 · ONNX Runtime推理
ONNX导出
14
TensorRT加速（上）
TensorRT简介 · 安装TensorRT · YOLO转TensorRT Engi…
TensorRT加速
15
TensorRT加速（下）
动态batch处理 · 多流推理 · TensorRT C++ API部署
TensorRT加速
16
NCNN部署
NCNN简介 · YOLO转NCNN步骤（param/… · Android端集成
NCNN部署
17
OpenVINO部署
OpenVINO简介 · 模型转换（IR格式） · CPU推理优化
OpenVINO部署
18
TFLite部署
TFLite简介 · YOLO转TFLite · 量化（FP16/INT8）
TFLite部署
19
Flask API部署
Flask框架搭建 · 模型加载与推理接口 · POST请求处理
FlaskAPI
20
Docker容器化
Dockerfile编写 · 构建镜像 · GPU容器支持（nvidia-doc…
Docker容器化
21
边缘计算部署
Jetson Nano/TX2/Xa… · JetPack安装 · YOLO在边缘设备上的优化策略
边缘计算部署Jetson
22
自定义数据集进阶
半自动标注（Semi-automat… · 难例挖掘（Hard Negative… · 数据清洗
自定义数据集进阶Semi-automat
23
模型剪枝与蒸馏
通道剪枝原理 · YOLO剪枝实战 · 知识蒸馏（KD）
模型剪枝蒸馏
24
多类别检测优化
类别不平衡处理 · 分层分类策略 · 细粒度检测技巧
多类别检测优化类别不平衡处理
25
小目标检测
小目标定义 · 多尺度训练 · 特征金字塔增强
小目标检测小目标定义
26
旋转目标检测
旋转框标注 · YOLO-OBB原理 · 角度回归损失（Smooth L1
旋转目标检测旋转框标注
27
跟踪与检测结合
SORT/DeepSORT原理 · YOLO作为检测器 · ID分配与轨迹管理
跟踪检测结合
28
模型监控与维护
模型漂移检测 · 在线学习（Online Learni… · A/B测试
模型监控维护
29
项目实战（一）
工业缺陷检测——数据采集 · 模型训练 · 边缘端部署
项目实战工业缺陷检测
30
项目实战（二）
智慧安防——行人检测 · 人脸检测 · 人流计数
项目实战智慧安防