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本课程属于：031-OpenCV与YOLO实时　流目标检测实战 AI视觉与工业视觉 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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YOLO模型训练与ONNX导出实战

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 · YOLOv8核心优势
YOLO初识
02
数据集准备
LabelImg标注工具安装 · Pascal VOC格式详解 · COCO格式详解
数据集准备LabelImg
03
数据预处理
数据增强策略（Mosaic · MixUp · HSV扰动）
数据预处理Mosaic
04
模型训练实战
Ultralytics库安装 · 训练命令与参数解析 · 训练日志监控
模型训练实战Ultralytics
05
训练调优技巧
学习率调度策略 · 权重衰减与动量 · 类别不平衡处理
训练调优技巧学习率调度策略
06
模型评估与验证
mAP指标计算 · 混淆矩阵分析 · PR曲线绘制
模型评估验证
07
模型剪枝与轻量化
通道剪枝原理 · 结构化剪枝实战 · 模型大小与速度权衡
模型剪枝轻量化
08
ONNX基础
ONNX格式介绍 · 计算图与算子 · ONNX与深度学习框架的关系
ONNX格式介绍
09
YOLO转ONNX
torch.onnx.export详… · 动态轴与静态轴设置 · opset版本选择
YOLOONNX
10
ONNX模型验证
onnxruntime安装与推理 · 输入输出张量检查 · 精度对比验证
ONNX模型验证
11
ONNX简化与优化
onnx-simplifier使用 · 常量折叠 · 节点融合
ONNX简化
12
ONNX部署实战
ONNX Runtime C++部署 · OpenCV DNN模块加载 · TensorRT初步集成
ONNX部署实战
13
TensorRT加速
TensorRT安装 · ONNX转TensorRT引擎 · 动态形状与静态形状
TensorRT加速
14
NMS后处理
NMS原理与实现 · Soft-NMS · DIoU-NMS
NMS后处理
15
端侧部署
NCNN框架介绍 · ONNX转NCNN · MNN框架集成
端侧部署NCNN
16
OpenVINO部署
OpenVINO工具套件 · 模型优化器使用 · 推理引擎调用
OpenVINO部署
17
TFLite部署
YOLO转TFLite · 量化感知训练 · Edge TPU编译
TFLite部署
18
CoreML部署
YOLO转CoreML · iOS集成 · ANE加速
CoreML部署
19
多线程推理优化
生产者-消费者模型 · 线程池设计 · 流水线并行
多线程推理优化生产者
20
视频流实时检测
OpenCV视频读取 · 帧队列管理 · 跳帧策略
视频流实时检测OpenCV
21
自定义数据集标注
半自动标注策略 · Label Studio使用 · 数据清洗与质量检查
自定义数据集标注半自动标注策略
22
分布式训练
DDP原理 · 多卡训练配置 · 梯度累积
分布式训练DDP
23
YOLO变体训练
YOLOv8-seg实例分割 · YOLOv8-pose关键点检测 · YOLOv8-obb旋转框
YOLO变体训练
24
模型鲁棒性测试
对抗样本生成 · 遮挡鲁棒性 · 光照变化测试
模型鲁棒性测试对抗样本生成
25
模型版本管理
MLflow集成 · 实验追踪 · 模型注册
模型版本管理MLflow
26
CI/CD流水线
自动化训练流水线 · 模型验证门禁 · 自动部署触发
CI/CD流水线
27
边缘计算部署
Jetson Nano实战 · 树莓派部署 · 算力评估
边缘计算部署Jetson
28
Web端部署
ONNX.js使用 · WebAssembly加速 · 浏览器实时推理
Web端部署
29
模型监控与漂移检测
数据分布监控 · 概念漂移检测 · 模型回滚策略
模型监控漂移检测
30
综合实战项目
从数据采集到端侧部署全流程 · 项目文档编写 · 性能基准报告
综合实战项目从数据采集到端侧…