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YOLO模型部署到边缘设备完整指南

共计 30 章节
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01
课程导论与硬件选型
YOLO发展史 · 边缘计算概念 · 主流边缘设备对比（Jetson
课程导论硬件选型
02
开发环境搭建
交叉编译工具链 · 刷机与系统烧录 · SSH远程连接
开发环境搭建交叉编译工具链
03
YOLO模型基础与导出
PyTorch训练基础 · 模型结构解析 · ONNX导出
YOLO模型基础
04
模型轻量化技术（上）
模型剪枝原理 · 结构化剪枝实战 · Fine-tune恢复精度
模型轻量化技术模型剪枝原理
05
模型轻量化技术（下）
知识蒸馏原理 · 量化感知训练（QAT） · INT8量化部署
模型轻量化技术知识蒸馏原理
06
TensorRT加速原理
TensorRT核心概念 · 层融合与精度校准 · 动态shape处理
TensorRT加速原理
07
TensorRT实战
ONNX转TensorRT引擎 · Engine序列化与反序列化 · 多batch推理
TensorRTONNX
08
NVIDIA Jetson平台部署
JetPack SDK安装 · DeepStream SDK入门 · CSI/USB摄像头接入
NVIDIAJetson
09
Jetson性能调优
DLA核心使用 · CPU/GPU/内存监控 · 电源模式切换
Jetson性能调优
10
RK3588 NPU部署
RKNN Toolkit安装 · 模型转换流程 · NPU驱动与RGA加速
RK3588NPU
11
RK3588实战
多路视频流处理 · MIPI摄像头配置 · RKNN C API集成
RK3588多路视频流处理
12
树莓派与OpenCV
树莓派系统优化 · OpenCV编译与NEON优化 · 纯CPU推理方案
OpenCV树莓派
13
OpenCV DNN模块
YOLO的OpenCV部署 · 模型加载与预处理 · 后处理NMS实现
OpenCVDNN
14
ONNX Runtime部署
ONNX Runtime跨平台安装 · C++/Python API · 内存优化技巧
ONNXRuntime
15
OpenVINO部署
Intel OpenVINO安装 · 模型优化器使用 · 异构执行（CPU+GPU+VPU）
OpenVINO部署
16
TFLite与Edge TPU
TFLite模型转换 · Google Coral Edge… · USB加速器使用
TFLiteEdge
17
模型精度验证
mAP计算 · COCO评估工具 · 部署前后精度对比
模型精度验证mAP
18
推理流水线优化
Pipeline并行 · 异步推理 · 双缓冲机制
推理流水线优化Pipeline
19
视频流处理框架
GStreamer管道构建 · RTSP推拉流 · H264/H265硬件编解码
视频流处理框架GStreamer
20
多线程与并发
线程池设计 · 生产者-消费者模型 · 锁优化
多线程并发
21
C++部署实战
CMake工程搭建 · TensorRT C++ API封装 · 工厂模式设计
C++部署实战
22
Python部署实战
FastAPI推理服务 · WebSocket实时推流 · 异步任务队列
Python部署实战
23
边缘-云端协同
模型OTA升级 · 边缘日志上报 · 云端训练-边缘推理闭环
边缘云端协同
24
安全与隐私
模型加密 · TEE可信执行环境 · 联邦学习在边缘的应用
安全隐私
25
功耗与散热管理
动态电压频率调整（DVFS） · 温控降频策略 · 被动散热设计
功耗散热管理
26
工业场景实战（上）
缺陷检测数据集准备 · 小目标检测优化 · 数据增强策略
工业场景实战缺陷检测数据集准…
27
工业场景实战（下）
多模型级联 · ROI区域推理 · PLC通信与IO触发
工业场景实战多模型级联
28
智慧零售场景
人头检测 · 客流统计 · ReID跨镜追踪
智慧零售场景人头检测
29
智能安防场景
烟火检测 · 安全帽检测 · 区域入侵检测
智能安防场景烟火检测
30
课程总结与未来展望
YOLOv8/v9/v10新特性 · Transformer在边缘的落地 · RISC-V架构展望
课程总结未来展望