YOLO模型在自动驾驶中的落地实战 · 课程目录

自动驾驶感知系统概述传感器

摄像头·激光雷达·毫米波雷达，YOLO在感知中的定位

YOLO发展史与核心思想 v1→v8

One-Stage检测，Anchor机制与损失函数演进

自动驾驶数据集与标注规范 KITTI

BDD100K, Waymo, COCO格式，遮挡/截断/3D框

环境搭建与YOLO推理实战 PyTorch

CUDA配置，预训练权重，车辆检测Demo

数据预处理与增强 Mosaic

MixUp, HSV增强，雨雾模拟·光照变化

模型训练全流程配置解析

Batch Size, LR, Epochs, 日志监控

模型评估与指标解读 mAP

Precision, Recall, F1, 精度与召回权衡

模型轻量化与部署准备 TensorRT

ONNX导出, FP16/INT8量化, Jetson Orin部署

多任务YOLO 车道线

同时检测目标与车道线，多分支输出设计

3D目标检测与YOLO结合 BEV

深度估计，从2D框到3D框映射

多传感器融合 YOLO+LiDAR

前融合与后融合优劣对比

目标跟踪与ReID SORT

DeepSORT, YOLO检测器, 车辆ReID

轨迹预测与行为分析 TTC

碰撞时间计算，危险行为预警

模型鲁棒性测试对抗攻击

雨雪雾退化，数据闭环与难例挖掘

模型压缩与剪枝知识蒸馏

结构化剪枝，减少参数量

边缘端部署优化 DLA

TensorRT加速，多线程流水线

车端实时性保障延迟优化

帧率控制，丢帧处理，异步推理

模型版本管理与回滚 MLflow

A/B测试，灰度发布策略

数据闭环系统主动学习

自动标注，场景挖掘，持续迭代

仿真测试与泛化 CARLA

SUMO仿真，域适应，虚拟数据生成

功能安全与冗余设计 ISO 26262

YOLO功能安全等级，冗余感知架构

模型可解释性 Grad-CAM

热力图，特征可视化，失败分析

多模态大模型与YOLO CLIP+YOLO

语言引导检测，开放词汇检测

Occupancy Network与YOLO 占据网格

通用障碍物检测，YOLO-Occupancy联合训练

端到端自动驾驶与YOLO UniAD

感知-预测-规划一体化，YOLO感知基座

模型安全与隐私加密防御

模型加密，对抗防御，差分隐私

大规模分布式训练 FSDP

DeepSpeed，多机多卡，数据并行

模型量化与校准 PTQ/QAT

校准数据集，量化误差分析

车规级芯片适配地平线J5

黑芝麻A1000, 英伟达Orin, 算子优化

项目实战：感知系统搭建实车部署

完整代码架构，从零到实车测试