首页
›
AI视觉与工业视觉
›
032-YOLO目标检测
›
《YOLO工业缺陷检测数据训练与部署实战》
VIP20
本课程属于:032-YOLO目标检测
AI视觉与工业视觉 · 共 20 门相关课程,组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录
咨询 / 购买
工业缺陷检测YOLO实战方案
共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程:100+行业、1000+细分领域
01
工业缺陷检测概述
行业痛点 · YOLO优势 · 课程目标与项目全景
工业缺陷检测概述
行业痛点
02
环境搭建
Anaconda · PyTorch · CUDA
环境搭建
Anaconda
03
YOLOv8基础
模型架构解析 · 配置文件解读 · 预训练权重下载
YOLOv8
模型架构解析
04
数据集准备
工业缺陷数据集来源 · 标注格式(COCO/YOLO) · 数据划分
数据集准备
工业缺陷数据集来…
05
数据标注实战
LabelImg安装 · 矩形框标注 · 多边形标注
数据标注实战
LabelImg
06
数据增强策略
Mosaic · MixUp · HSV扰动
数据增强策略
Mosaic
07
YOLOv8训练配置
超参数解析 · Batch Size · Epoch
YOLOv8
训练配置
08
模型训练实战
单GPU训练 · 多GPU训练 · 训练日志监控(TensorBoard…
模型训练实战
GPU
09
训练过程调优
Loss曲线分析 · 过拟合判断 · Early Stopping
训练过程调优
Loss
10
模型评估指标
mAP · Precision · Recall
模型评估指标
mAP
11
模型推理与测试
单张图片推理 · 批量推理 · 视频流推理
模型推理
测试
12
模型导出
ONNX导出 · TensorRT导出 · OpenVINO导出
模型导出
ONNX
13
模型部署
Flask API搭建 · Docker容器化 · 边缘端部署(Jetson)
模型部署
Flask
14
缺陷分类实战
划痕检测 · 裂纹检测 · 脏污检测
缺陷分类实战
划痕检测
15
小目标检测优化
Tiling策略 · 注意力机制(SE/CBAM) · 多尺度训练
小目标检测优化
Tiling
16
不平衡数据处理
Focal Loss · 类别权重 · 过采样/欠采样
不平衡数据处理
Focal
17
模型轻量化
剪枝 · 量化(INT8) · 知识蒸馏
模型轻量化
剪枝
18
YOLOv8-Seg实例分割
缺陷轮廓分割 · 掩码标注 · 分割模型训练
YOLOv8-Seg
实例分割
19
YOLOv8-Pose关键点检测
缺陷定位关键点 · 姿态估计应用
YOLOv8-Pose
关键点检测
20
多任务学习
同时检测+分割+分类的联合训练
多任务学习
同时检测+分割+…
21
模型集成
TTA(测试时增强) · 模型投票 · 加权融合
模型集成
TTA
22
异常检测
无监督方法(PatchCore) · 与YOLO结合方案
异常检测
PatchCore
23
实时检测优化
TensorRT加速 · FP16推理 · 流水线设计
实时检测优化
TensorRT
24
工业相机接入
USB相机 · GigE相机 · SDK二次开发(Halcon/Ope…
工业相机接入
USB
25
PLC通信与触发
Modbus协议 · IO触发 · 软触发
PLC
通信
26
GUI界面开发
PyQt5检测界面 · 实时显示 · 结果保存
GUI
界面开发
27
数据库集成
MySQL存储检测结果 · 历史查询 · 报表生成
数据库集成
MySQL
28
项目实战一
PCB板缺陷检测(短路 · 断路 · 焊点)
项目实战一
PCB
29
项目实战二
钢材表面缺陷检测(麻点 · 划伤 · 氧化皮)
项目实战二
钢材表面缺陷检测
30
项目总结与展望
常见问题FAQ · 性能瓶颈分析 · 未来趋势(YOLOv9/YOLOv1…
项目总结
FAQ
所属VIP或分类
同VIP:OpenCV-DNN调用YOLO目标检测开发实战
同VIP:YOLO-Anchor聚类设计与检测框调优实战
同VIP:YOLO-NMS后处理与检测结果优化实战