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YOLO目标检测模型训练调优指南

共计 30 章节
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01
YOLO前世今生
从YOLOv1到YOLOv8的演进脉… · 各版本核心创新点对比
YOLO前世今生
02
环境配置
CUDA · cuDNN · PyTorch安装
环境配置CUDA
03
数据集准备
LabelImg标注工具使用 · COCO/VOC格式转换 · 数据集划分策略
数据集准备LabelImg
04
数据增强
Mosaic · MixUp · CutMix
数据增强Mosaic
05
配置文件解读
YOLOv8的model.yaml · data.yaml · hyperparameters.ya…
配置文件解读YOLOv8
06
训练启动
命令行参数详解 · 单卡/多卡训练 · 断点续训
训练启动命令行参数详解
07
损失函数
分类损失 · 定位损失（CIoU/DIoU/GIo… · DFL损失
损失函数分类损失
08
优化器选择
SGD vs AdamW · 权重衰减策略 · 学习率调度（Cosine
优化器选择SGD
09
Batch Size调优
显存占用计算 · 梯度累积技巧 · Batch Size对BN层的影响
BatchSize
10
学习率调优
Warmup策略 · LR Finder工具使用 · 不同阶段的学习率设置
学习率调优Warmup
11
Backbone选择
n/s/m/l/x系列对比 · 参数量与精度的权衡 · 轻量化方案
Backbone选择
12
Neck与Head
FPN/PAN结构 · Decoupled Head · Task-Specific Head…
NeckHead
13
Anchor设置
AutoAnchor原理 · K-means聚类 · Anchor对小目标的影响
Anchor设置
14
正则化技巧
Dropout · DropBlock · Label Smoothing
正则化技巧Dropout
15
类别不平衡处理
Focal Loss原理 · OHEM策略 · 数据重采样方法
类别不平衡处理Focal
16
小目标检测优化
Tiling策略 · 多尺度训练 · 特征金字塔增强
小目标检测优化Tiling
17
模型剪枝
结构化剪枝（Channel/Filt… · 稀疏化训练 · 剪枝后微调
模型剪枝Channel/Filt
18
知识蒸馏
Teacher-Student架构 · Logit蒸馏 · Feature蒸馏
知识蒸馏Teacher-Stud…
19
量化部署
PTQ与QAT · INT8量化 · TensorRT加速
量化部署PTQ
20
NMS优化
Soft-NMS · DIoU-NMS · Weighted-NMS
NMS优化
21
评估指标
mAP@0.5 · mAP@0.5:0.95 · F1-Score
评估指标mAP
22
过拟合诊断
训练/验证损失曲线分析 · Early Stopping策略 · 模型快照保存
过拟合诊断训练
23
迁移学习
预训练权重选择 · 冻结训练策略 · 微调不同层的学习率
迁移学习预训练权重选择
24
多任务学习
同时检测与分割 · YOLOv8-seg · 多任务损失平衡
多任务学习同时检测
25
视频流检测
VideoStream处理 · 帧间平滑 · 跟踪结合（ByteTrack）
视频流检测VideoStream
26
边缘端部署
NVIDIA Jetson · OpenVINO · CoreML
边缘端部署NVIDIA
27
分布式训练
DDP原理 · NCCL配置 · 混合精度训练（AMP）
分布式训练DDP
28
实验管理
Wandb/TensorBoard集… · 超参数搜索（Grid/Random/…
实验管理Wandb/Tensor…
29
常见Bug排查
NaN损失 · 显存溢出 · 数据加载瓶颈
Bug常见
30
项目实战
从数据采集到部署全流程 · 工业质检案例 · 自动驾驶感知案例
项目实战从数据采集到部署…