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OpenCV与YOLO模型训练与性能调优

共计 30 章节
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01
课程导学与环境搭建
OpenCV与YOLO概述 · 应用场景 · 开发环境（Python
课程导学环境搭建
02
OpenCV基础（一）
图像读取 · 显示 · 保存
OpenCV图像读取
03
OpenCV基础（二）
图像几何变换（缩放 · 旋转 · 仿射
OpenCV图像几何变换
04
OpenCV基础（三）
图像形态学操作（腐蚀 · 膨胀 · 开闭运算）
OpenCV图像形态学操作
05
OpenCV视频处理
视频读取与写入 · 帧处理 · 实时摄像头调用
OpenCV视频处理
06
深度学习与PyTorch入门
张量操作 · 自动求导 · 构建简单神经网络（线性回归
PyTorch深度学习
07
目标检测基础与YOLO系列演进
目标检测任务定义 · 传统方法（滑动窗口 · HOG+SVM）
YOLO目标检测基础
08
YOLOv8环境搭建与官方Demo
YOLOv8安装 · 预训练模型下载 · 命令行推理（detect
YOLOv8Demo
09
YOLOv8模型结构详解（一）
Backbone（CSPDarkne… · Conv · C2f模块）
YOLOv8模型结构详解
10
YOLOv8模型结构详解（二）
损失函数（分类损失 · 回归损失 · DFL损失）
YOLOv8模型结构详解
11
数据集准备与标注
数据采集原则 · LabelImg/LabelStud… · COCO与VOC数据集格式详解
数据集准备标注
12
数据增强与预处理
Mosaic · MixUp · HSV抖动
数据增强预处理
13
YOLOv8模型训练实战（一）
配置文件解析（data.yaml · model.yaml · hyp.yaml）
YOLOv8模型训练实战
14
YOLOv8模型训练实战（二）
多GPU训练（DDP） · 断点续训 · 迁移学习（冻结Backbone训练）
YOLOv8模型训练实战
15
模型评估与指标分析
mAP（AP50 · AP75 · mAP@0.5:0.95）
模型评估指标分析
16
模型推理与部署（一）
ONNX导出与推理 · TensorRT加速原理与安装 · FP16/INT8量化
模型推理部署
17
模型推理与部署（二）
OpenCV DNN模块加载ONNX… · C++部署实战 · NVIDIA Jetson边缘端部署
模型推理部署
18
YOLOv8模型剪枝与轻量化
通道剪枝原理 · YOLOv8结构化剪枝实战 · 模型蒸馏（Knowledge Dis…
YOLOv8模型剪枝
19
超参数调优（一）
学习率调度策略（Cosine · Step · Plateau）
超参数调优Cosine
20
超参数调优（二）
批量大小（Batch Size）影响 · 锚框（Anchor）聚类与自适应 · 损失函数权重调优
超参数调优Batch
21
性能调优实战（一）
训练速度优化（DALI数据加载 · 混合精度训练AMP） · 内存管理（梯度累积
性能调优实战DALI
22
性能调优实战（二）
推理速度优化（NMS优化 · 模型集成 · TTA测试时增强）
性能调优实战NMS
23
YOLOv8自定义数据集实战（一）
从零开始采集与标注（安全帽检测/口罩… · 数据清洗与格式转换
YOLOv8自定义数据集实战
24
YOLOv8自定义数据集实战（二）
训练配置调优 · 解决类别不平衡问题（Focal Lo… · 重采样）
YOLOv8自定义数据集实战
25
YOLOv8常见问题与Debug
Loss不收敛 · NAN Loss · mAP低
YOLOv8Debug
26
YOLOv8多任务学习
实例分割（YOLOv8-seg） · 姿态估计（YOLOv8-pose） · 旋转目标检测（YOLOv8-OBB）
YOLOv8多任务学习
27
YOLOv8与OpenCV结合实战（一）
实时视频流目标检测 · 目标跟踪（ByteTrack · BoT-SORT）
YOLOv8OpenCV
28
YOLOv8与OpenCV结合实战（二）
车牌识别系统（检测+OCR） · 人流计数 · 车辆检测与车速估算
YOLOv8OpenCV
29
YOLOv8模型安全与鲁棒性
对抗攻击（FGSM · PGD） · 防御方法（对抗训练
YOLOv8模型安全
30
课程总结与进阶方向
YOLOv9/YOLOv10新特性 · 多模态大模型与目标检测结合 · 边缘计算与端侧部署趋势
课程总结进阶方向