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YOLOv9模型训练从零到实战

共计 30 章节
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01
课程导学与环境准备
YOLOv9简介 · 应用场景 · 课程目标
课程导学环境准备
02
深度学习基础回顾（上）
神经网络核心概念 · 前向传播与反向传播 · 损失函数与优化器（SGD
深度学习基础回顾神经网络核心概念
03
深度学习基础回顾（下）
卷积神经网络（CNN）原理 · 池化层 · 全连接层
深度学习基础回顾CNN
04
目标检测基础
目标检测任务定义 · IoU（交并比） · NMS（非极大值抑制）
目标检测基础目标检测任务定义
05
YOLO系列发展史
从YOLOv1到YOLOv8的演进 · YOLOv9的核心创新点（PGI · GELAN）
YOLO系列发展史
06
YOLOv9核心架构解析（上）
Backbone网络设计 · CSPNet与ELAN结构 · PGI（可编程梯度信息）原理
YOLOv9核心架构解析
07
YOLOv9核心架构解析（下）
Neck与Head设计 · GELAN（广义高效层聚合网络） · 损失函数（CIoU
YOLOv9核心架构解析
08
数据集准备与标注
常见数据集介绍（COCO · VOC） · 自制数据集流程
数据集准备标注
09
数据增强技术
Mosaic · MixUp · HSV变换
数据增强技术Mosaic
10
YOLOv9源码下载与项目结构
GitHub源码克隆 · 项目目录解析 · 配置文件详解（data.yaml
YOLOv9源码下载
11
训练环境配置与预训练权重
下载预训练权重 · 配置训练参数 · 单GPU与多GPU训练设置
训练环境配置预训练权重
12
模型训练实战（上）
启动训练命令 · 训练日志解读 · TensorBoard可视化监控
模型训练实战启动训练命令
13
模型训练实战（下）
断点续训 · 学习率调度策略 · 训练常见问题排查（Loss不收敛
模型训练实战断点续训
14
模型评估与验证
验证集评估流程 · 计算mAP · 绘制PR曲线
模型评估验证
15
模型推理与预测
单张图片推理 · 视频流推理 · 摄像头实时检测
模型推理预测
16
模型导出与部署（上）
导出为ONNX格式 · ONNX Runtime推理 · TensorRT加速原理
模型导出部署
17
模型导出与部署（下）
导出为TorchScript · OpenVINO部署 · NCNN移动端部署
模型导出部署
18
YOLOv9模型剪枝与轻量化
通道剪枝原理 · 结构化剪枝实战 · 模型量化（INT8）
YOLOv9模型剪枝
19
YOLOv9自定义数据集实战（上）
数据采集与清洗 · 数据标注与质量检查 · 数据集划分（train/val/te…
YOLOv9自定义数据集实战
20
YOLOv9自定义数据集实战（下）
编写data.yaml · 调整anchor尺寸 · 从头训练与微调策略
YOLOv9自定义数据集实战
21
YOLOv9模型改进与调优
修改Backbone（替换为RepV… · 调整Neck结构 · 添加注意力机制（SE
YOLOv9模型改进
22
YOLOv9多任务学习
目标检测+分类 · 目标检测+分割 · 多任务损失平衡策略
YOLOv9多任务学习
23
YOLOv9工程化最佳实践
代码结构规范 · 配置管理 · 日志系统
YOLOv9工程化最佳实践
24
YOLOv9常见问题与解决方案
小目标检测优化 · 密集场景检测优化 · 类别不平衡处理
YOLOv9常见问题
25
YOLOv9与其它检测模型对比
与Faster R-CNN · SSD · YOLOv8
YOLOv9其它检测模型对比
26
YOLOv9在边缘设备上的部署
Jetson Nano/TX2部署实… · 树莓派部署 · 性能调优
YOLOv9边缘设备上的部署
27
YOLOv9实战项目
工业缺陷检测（一） · 数据采集与标注 · 模型训练与评估
YOLOv9实战项目
28
YOLOv9实战项目
工业缺陷检测（二）：模型优化与部署 · 实时检测系统搭建 · 效果展示
YOLOv9实战项目
29
YOLOv9实战项目
智慧交通车辆检测（一） · 模型训练与调优
YOLOv9实战项目
30
YOLOv9实战项目
智慧交通车辆检测（二） · 车速估计 · 系统集成与总结
YOLOv9实战项目