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工业缺陷检测模型ONNX转换实战

共计 30 章节
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01
课程导论与目标
工业质检的痛点 · 为什么选择ONNX · 课程整体路线图
课程导论目标
02
环境准备
Python虚拟环境 · PyTorch安装 · ONNX Runtime安装
环境准备Python
03
PyTorch基础回顾
张量操作 · 自动求导 · nn.Module构建模型
PyTorch基础回顾
04
经典检测模型选型
YOLOv5 · Faster R-CNN · SSD的工业场景对比
经典检测模型选型YOLOv5
05
数据集准备
工业缺陷数据集（如MVTec AD）… · 标注格式（COCO/Pascal V…
数据集准备MVTec
06
数据预处理与增强
Resize · Normalize · Mosaic
数据预处理增强
07
模型训练基础
以YOLOv5为例 · 配置训练参数 · 启动训练
模型训练基础YOLOv5
08
模型评估与调优
mAP · F1-Score · 混淆矩阵
模型评估调优
09
模型导出为ONNX
torch.onnx.export详… · 动态轴与静态轴设置
ONNX模型导出为
10
ONNX模型验证
使用onnxruntime进行推理 · 对比PyTorch输出精度
ONNX模型验证
11
ONNX算子兼容性
常见不兼容算子（如Resize · NMS）及解决方案
ONNX算子兼容性
12
ONNX模型简化
onnx-simplifier工具的…
ONNX模型简化
13
ONNX模型量化
动态量化与静态量化（INT8） · 精度损失评估
ONNX模型量化
14
ONNX模型优化
图优化 · 常量折叠 · 节点融合技术
ONNX模型优化
15
ONNX Runtime部署
C++/Python SDK集成 · Session配置
ONNXRuntime
16
ONNX Runtime性能调优
Execution Provider… · 线程数设置
ONNXRuntime
17
TensorRT集成
将ONNX转为TensorRT引擎 · FP16/INT8加速
TensorRT集成
18
OpenVINO集成
将ONNX转为OpenVINO IR · 在Intel硬件上部署
OpenVINO集成
19
NCNN/TNN端侧部署
将ONNX转为NCNN/TNN格式 · 在ARM设备上运行
NCNN/TNN端侧部署
20
ONNX模型加密与安全
模型混淆 · 加密推理 · 防止盗用
ONNX模型加密
21
工业相机集成
使用OpenCV/工业SDK读取实时…
工业相机集成OpenCV
22
实时推理管线设计
生产者-消费者模式 · 多线程/异步推理
实时推理管线设计生产者
23
结果后处理
NMS · 置信度过滤 · 缺陷区域标注与可视化
结果后处理NMS
24
告警与日志系统
缺陷触发告警 · 推理日志记录 · 性能监控
告警日志系统
25
Web端可视化
Flask/FastAPI搭建推理服… · 前端展示检测结果
Web端可视化
26
边缘计算部署
在Jetson Nano/RK358…
边缘计算部署Jetson
27
云端部署
使用Docker容器化ONNX Ru… · Kubernetes编排
云端部署Docker
28
持续集成/持续部署（CI/CD）
自动化模型测试 · 打包 · 部署流水线
CI/CD持续集成
29
实战案例一
PCB板表面缺陷检测（从训练到ONN…
实战案例一PCB
30
实战案例二
钢材表面缺陷检测（多模型对比与ONN…
实战案例二ONN