🚀 YOLOv5 源码精讲 · 工程化落地
📚 30章 从原理到部署 · 友好色系
🔥 2025 新编
🧩 源码级
⚡ 实战派
🎯 30 完整章节
📂 点击卡片跳转 → 对应 .html
01
YOLOv5前世今生
演进
目标检测发展史 · YOLO系列演进 · 核心优势与行业应用
02
环境搭建与工程准备
配置
Ubuntu/Conda · PyTorch安装 · 源码下载与结构总览
03
数据集构建与标注
数据
LabelImg/Labelme · COCO格式 · 自定义数据集制作
04
数据加载器源码解析
Loader
Dataset类 · DataLoader机制 · Mosaic增强实现原理
05
数据增强策略精讲
增强
马赛克/混合增强 · HSV色域变换 · 随机缩放裁剪
06
Backbone网络结构
骨干
Focus模块 · CSPDarknet53 · SiLU · SPP结构
07
Neck网络结构
特征
FPN+PAN · CSP结构 · 上/下采样
08
Head检测头详解
检测头
耦合/非耦合头 · Anchor机制 · 回归与分类分支
09
损失函数源码分析
损失
CIoU Loss · BCEWithLogitsLoss · 置信度损失
10
训练策略精讲
策略
Warmup · 余弦退火 · EMA · 多尺度训练
11
训练流程源码走读
train.py
逐行解析 · 参数配置 · 日志与可视化
12
模型评估指标
评估
mAP计算 · Precision/Recall · F1 · 混淆矩阵
13
验证流程源码解析
val.py
NMS · AP计算代码实现 · 逐行分析
14
推理流程详解
detect.py
前处理 · 模型推理 · 后处理全流程
15
ONNX模型导出
ONNX
torch.onnx.export · 动态轴 · 算子兼容
16
TensorRT加速原理
TensorRT
FP16/INT8量化 · 层融合 · 动态形状
17
TensorRT模型部署
部署
ONNX转TensorRT · C++/Python封装 · 调优
18
OpenVINO部署实战
OpenVINO
模型转换 · IR文件 · CPU推理 · 边缘部署
19
NCNN移动端部署
NCNN
模型量化 · FP16推理 · Android/iOS集成
20
TFLite与CoreML部署
移动端
TFLite转换 · 量化感知 · iOS CoreML集成
21
模型剪枝与轻量化
剪枝
结构化剪枝 · 通道剪枝 · 知识蒸馏 · 压缩
22
自定义模型修改
自定义
修改网络 · 注意力机制 · 替换Backbone
23
多GPU分布式训练
分布式
DDP原理 · torch.distributed · 混合精度
24
训练技巧与调参
调参
超参数搜索 · 学习率调度 · 数据不平衡 · 过拟合
25
模型鲁棒性测试
鲁棒
对抗样本 · 遮挡测试 · 光照变化 · 模型校准
26
目标跟踪与YOLOv5
跟踪
DeepSORT · ReID特征 · 多目标跟踪实战
27
YOLOv5+OCR应用
OCR
文本检测 · CRNN识别 · 端到端文字识别
28
YOLOv5+姿态估计
姿态
关键点检测 · 骨骼连接 · 人体姿态估计
29
YOLOv5工业缺陷检测
工业
异常检测 · 小目标优化 · 数据增强 · 产线部署
30
项目实战与总结
收官
完整流程回顾 · FAQ · 学习路径与进阶方向