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YOLOv11知识蒸馏与模型压缩全流程

共计 30 章节
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01
课程导论与YOLOv11概览
YOLO家族发展史 · YOLOv11核心架构解析（Back… · 模型压缩与知识蒸馏的价值与行业应用
YOLOv11课程导论
02
环境搭建与基准模型训练
PyTorch/CUDA环境配置 · YOLOv11官方代码库下载与安装 · 使用官方脚本训练一个基线YOLOv1…
环境搭建基准模型训练
03
模型结构深度剖析
深入解读YOLOv11的C2f模块 · SPPF模块 · Detect Head的设计细节
模型结构深度剖析YOLOv11
04
模型复杂度度量标准
FLOPs · Params · FPS
模型复杂度度量标…FLOPs
05
知识蒸馏理论基础
什么是知识蒸馏（KD） · 软标签与硬标签 · 温度系数T的作用
知识蒸馏理论基础KD
06
Logit蒸馏实战（一）
基于YOLOv11的Logit蒸馏实… · 修改损失函数 · 将教师模型的软标签输出引入学生模型训…
Logit蒸馏实战
07
Logit蒸馏实战（二）
调整温度系数T与损失权重α · 在VisDrone数据集上进行对比实… · 观察mAP与模型大小的变化
Logit蒸馏实战
08
Feature-based蒸馏
FitNets与Hint Learn… · 在YOLOv11的Neck层添加L2… · 让学生模型模仿教师模型的中间特征图
Feature-base…蒸馏
09
Relation-based蒸馏
Relational Knowled… · 在YOLOv11中实现基于样本间关系…
Relation-bas…蒸馏
10
注意力迁移（AT）与通道注意力蒸馏
将教师模型的注意力图迁移给学生模型 · 在YOLOv11的Backbone中…
AT注意力迁移
11
结构化剪枝基础
什么是结构化剪枝与非结构化剪枝 · L1范数剪枝原理 · 在YOLOv11中对卷积核进行重要性…
结构化剪枝基础什么是结构化剪枝
12
通道剪枝实战（一）
使用torch.nn.utils.p… · 剪枝后微调恢复精度
通道剪枝实战torch.nn.uti…
13
通道剪枝实战（二）
基于BN层γ系数的剪枝策略 · 在YOLOv11中实现稀疏化训练+剪…
通道剪枝实战BN
14
层剪枝与网络瘦身
对YOLOv11的Backbone进… · 移除冗余Stage · 构建更浅的检测网络
层剪枝网络瘦身
15
量化基础
模型量化原理（FP32→INT8） · 对称量化与非对称量化 · 量化感知训练（QAT）与后训练量化（…
量化基础FP32
16
PTQ实战
使用TensorRT或ONNX Ru… · 在GPU上测试INT8推理速度与精度…
PTQTensorRT
17
QAT实战
在YOLOv11中插入伪量化节点（F… · 使用PyTorch的torch.qu…
QATYOLOv11
18
权重共享与低秩分解
SVD分解在全连接层中的应用 · 在YOLOv11的Detect He…
权重共享低秩分解
19
知识蒸馏+剪枝联合压缩
设计一个先剪枝后蒸馏的联合压缩流水线 · 在YOLOv11上实现极致压缩比
知识蒸馏+剪枝联…设计一个先剪枝后…
20
知识蒸馏+量化联合压缩
设计一个先蒸馏后量化的联合压缩流水线 · 在边缘设备（如Jetson Nano…
知识蒸馏+量化联…设计一个先蒸馏后…
21
多教师蒸馏
集成多个YOLOv11变体（如YOL… · YOLOv11-X）作为教师 · 蒸馏一个轻量学生模型
多教师蒸馏YOLOv11
22
自蒸馏（Self-Distillation）
让YOLOv11模型自己教自己 · 利用深层监督信号指导浅层特征学习
Self-Distill…自蒸馏
23
对比学习辅助蒸馏
引入对比损失（InfoNCE） · 在特征空间中拉近教师与学生模型的同类… · 推远异类特征
对比学习辅助蒸馏InfoNCE
24
目标检测专用蒸馏策略
针对YOLOv11的BBox回归头与… · 解决检测任务中的类别不平衡问题
目标检测专用蒸馏…YOLOv11
25
NMS与后处理优化
在模型压缩后调整NMS阈值 · 使用Fast NMS或Cluster… · 减少后处理耗时
NMS后处理优化
26
ONNX导出与优化
将压缩后的YOLOv11模型导出为O… · 使用onnx-simplifier进…
ONNX导出
27
TensorRT部署实战
使用TensorRT对ONNX模型进… · 编写C++/Python推理引擎
TensorRT部署实战
28
边缘端部署（Jetson/手机端）
在Jetson Orin或Andro… · 测试实时推理性能
Jetson边缘端部署
29
模型压缩效果评估体系
建立完整的评估指标（mAP · FPS · 模型大小
模型压缩效果评估…mAP
30
课程总结与前沿展望
回顾全流程知识图谱 · 讨论未来方向（自动化神经网络搜索NA… · 大模型蒸馏小模型
课程总结前沿展望