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YOLOv11模型压缩边缘端部署方案

共计 30 章节
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01
课程导学与边缘计算概述
YOLOv11简介 · 边缘计算概念 · 典型边缘设备（Jetson/RK35…
课程导学边缘计算概述
02
YOLOv11模型结构解析
Backbone · Neck · Head详解
YOLOv11模型结构解析
03
模型压缩基础理论
模型压缩四板斧（剪枝 · 量化 · 蒸馏
模型压缩基础理论模型压缩四板斧
04
环境搭建与工具链准备
PyTorch环境配置 · ONNX与TensorRT安装 · NVIDIA Jetson SDK…
环境搭建工具链准备
05
数据集准备与预处理
标准COCO格式解析 · 数据增强策略（Mosaic/MixU… · Label格式转换（YOLO格式）
数据集准备预处理
06
模型剪枝（Pruning）实战
结构化剪枝 vs 非结构化剪枝 · 基于BN层稀疏训练的通道剪枝 · YOLOv11剪枝代码实现
Pruning模型剪枝
07
模型量化（Quantization）实战
PTQ（训练后量化）原理 · QAT（量化感知训练）原理 · INT8/FP16精度对比
Quantization模型量化
08
知识蒸馏（Distillation）实战
Logit蒸馏与Feature蒸馏 · 教师模型选择 · YOLOv11蒸馏损失函数设计
Distillation知识蒸馏
09
轻量化Backbone替换
MobileNetV4 · ShuffleNetV2 · EfficientNet-Lite
Backbone轻量化
10
ONNX模型导出与优化
torch.onnx.export详… · 动态轴与静态轴设置 · ONNX Simplifier优化
ONNX模型导出
11
TensorRT模型转换与加速
trtexec工具使用 · FP16/INT8引擎构建 · 动态shape支持
TensorRT模型转换
12
NVIDIA Jetson平台部署（Orin NX/Xavier NX）
JetPack SDK安装 · DeepStream集成 · 多路视频流处理
NVIDIAJetson
13
Rockchip RK3588平台部署
RKNN模型转换流程 · NPU驱动配置 · 多核异构调度（CPU+NPU+GPU…
RockchipRK3588
14
OpenVINO部署方案（Intel平台）
OpenVINO模型优化 · IR文件生成 · CPU/GPU/VPU推理
OpenVINOIntel
15
CoreML与iOS端部署
CoreML模型转换 · iOS App集成 · ANE（神经网络引擎）加速
CoreMLiOS
16
TFLite与Android端部署
TFLite模型转换 · NNAPI/GPU委托加速 · Android NDK集成
TFLiteAndroid
17
NCNN与端侧CPU推理
NCNN模型转换 · Vulkan加速 · ARM CPU优化
NCNNCPU
18
模型推理引擎对比与选型
TensorRT vs OpenVI… · 延迟/吞吐量/功耗/生态对比表
模型推理引擎对比选型
19
边缘端数据预处理优化
硬件加速的Resize/Normal… · 仿射变换优化 · 预处理耗时分析
边缘端数据预处理…Resize/Norma…
20
后处理优化（NMS等）
NMS算法优化（Fast NMS/C… · TensorRT Plugin自定义… · C++后处理实现
NMS后处理优化
21
多模型级联与Pipeline设计
检测+跟踪+分类级联 · 流水线并行与数据同步 · 内存池复用
Pipeline多模型级联
22
模型部署精度验证与调试
端到端精度对比（mAP/Recall… · 数值偏差分析（Cosine Simi… · 常见精度损失原因排查
模型部署精度验证调试
23
边缘端模型监控与热更新
模型版本管理 · 远程更新策略 · A/B测试框架
边缘端模型监控热更新
24
功耗优化与散热管理
DVFS调优 · GPU/NPU频率控制 · 温控降频策略
功耗优化散热管理
25
多线程与异步推理架构
线程池设计 · 生产者-消费者模式 · 异步推理队列
多线程异步推理架构
26
视频流解码与推理同步
硬件解码（NVJPEG/NVDEC） · RTSP流处理 · 解码-推理-显示Pipeline
视频流解码推理同步
27
实际项目案例
智慧安防（人车检测）：需求分析 · 模型选型 · 压缩流程
实际项目案例智慧安防
28
实际项目案例
工业质检（缺陷检测）：数据采集 · 模型微调 · RK3588部署
实际项目案例工业质检
29
实际项目案例
移动端AR（实时姿态估计） · CoreML部署 · 60FPS优化
实际项目案例AR
30
课程总结与前沿展望
YOLOv11部署最佳实践总结 · YOLOv12/13新特性预告 · 端侧大模型（VLM）部署趋势
课程总结前沿展望