YOLOv6 工业检测模型训练手册 · 课程目录

📚 30 章节 ⚙️ 模型 · 部署 · 实战 🧪 工业案例 4 例

01课程导论与YOLOv6概述

YOLOv6在工业检测中的定位、与其他YOLO版本对比、课程目标与学习路径。

02环境搭建与依赖安装

Ubuntu/Conda环境配置、PyTorch安装、YOLOv6源码下载与依赖安装、验证环境。

03工业数据集准备

数据采集规范、标注工具（LabelImg/CVAT）使用、数据集目录结构、Train/Val/Test划分。

04数据标注与格式转换

COCO格式详解、YOLO格式详解、格式互转脚本编写、标注质量检查。

05数据增强策略

Mosaic、MixUp、HSV扰动、随机缩放裁剪、Albumentations库集成、增强效果可视化。

06配置文件深度解析

模型配置文件（yaml）结构、训练超参数配置、数据配置文件、类别定义。

07模型架构详解（Backbone）

EfficientRep骨干网络、RepVGG重参数化思想、CSP结构、激活函数选择。

08模型架构详解（Neck & Head）

PANet特征金字塔、Decoupled Head、分类与回归分支、Anchor-Free机制。

09损失函数与标签分配

TaskAlignedAssigner、分类损失（Varifocal Loss）、回归损失（GIoU/CIoU）、DFL损失。

10训练启动与监控

单卡/多卡训练命令、TensorBoard日志查看、Loss曲线分析、学习率调度策略。

11模型收敛判断与调参

过拟合与欠拟合识别、Batch Size与学习率关系、权重衰减调节、Warmup策略。

12模型评估与指标解读

mAP@0.5、mAP@0.5:0.95、Precision、Recall、F1 Score、混淆矩阵。

13模型导出与格式转换

PyTorch转ONNX、ONNX转TensorRT、FP16/INT8量化、导出验证。

14ONNX Runtime部署

ONNX Runtime环境搭建、C++/Python推理接口编写、性能基准测试。

15TensorRT部署加速

TensorRT安装、Engine文件生成、动态batch支持、多流推理优化。

16NMS后处理优化

NMS原理、Soft-NMS、DIoU-NMS、批量NMS实现、阈值调优。

17工业场景推理优化

模型剪枝、通道剪枝、知识蒸馏、TensorRT INT8校准。

18边缘端部署（Jetson）

Jetson环境配置、TensorRT on Jetson、功耗与帧率平衡、实际案例。

19实际工业案例1：PCB缺陷检测

数据特点、模型微调、检测效果、常见问题。

20实际工业案例2：钢材表面缺陷检测

数据不平衡处理、小目标检测优化、生产环境适配。

21实际工业案例3：包装缺陷检测

高速产线要求、模型轻量化、多类别平衡。

22实际工业案例4：零件装配检测

遮挡处理、多角度检测、实时性要求。

23模型鲁棒性测试

光照变化测试、噪声测试、旋转测试、对抗样本测试。

24模型迭代与版本管理

数据集版本管理（DVC）、模型版本管理（MLflow）、实验记录。

25持续学习与模型更新

增量学习策略、数据分布漂移检测、自动重训练Pipeline。

26多GPU分布式训练

DDP原理、NCCL配置、混合精度训练（AMP）、梯度累积。

27自定义算子开发

C++自定义NMS算子、CUDA算子编写、集成到YOLOv6。

28模型安全与隐私

模型加密、ONNX保护、对抗防御、数据脱敏。

29项目实战：从0到1搭建工业检测系统

需求分析、数据采集、模型训练、部署上线、监控告警。

30课程总结与进阶方向

YOLOv6局限性、YOLOv7/v8/v9对比、Transformer检测器、未来趋势。