OpenCV · 深度学习部署实战

🧩 30章完整版 v2.0

1

01 OpenCV与深度学习概述

OpenCV发展史 · 深度学习在CV中的应用 · DNN模块介绍

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02 环境搭建与配置

OpenCV编译安装 · DNN依赖库 · CUDA/CUDNN加速

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3

03 模型加载与推理基础

readNet详解 · Caffe/TF/PyTorch/ONNX · 前向推理

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4

04 图像分类模型部署

ResNet/MobileNet/EfficientNet · ImageNet标签 · Top-1/5

04.html

5

05 目标检测部署 (一) YOLO

YOLOv3/v4/v5 · 输出层解析 · NMS实现

05.html

6

06 目标检测部署 (二) SSD/Faster R-CNN

SSD · Faster R-CNN · Anchor Box · 置信度过滤

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7

07 语义分割模型部署

FCN · DeepLabV3+ · 分割掩码 · 颜色映射

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8

08 实例分割模型部署

Mask R-CNN · 边界框与掩码 · 实例可视化

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9

09 人脸检测与识别

OpenCV DNN人脸检测 · FaceNet · 特征比对

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10

10 姿态估计模型部署

OpenPose · 关键点检测 · 骨架绘制

10.html

11

11 文本检测与识别

EAST检测器 · CRNN识别 · 端到端OCR

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12

12 视频流处理与加速

VideoCapture · 帧跳过 · 多线程推理

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13

13 模型量化与压缩

FP16/INT8量化 · DNN量化工具 · 速度权衡

13.html

14

14 ONNX模型部署

ONNX格式 · PyTorch转ONNX · Runtime对比

14.html

15

15 TensorFlow模型部署

SavedModel/Frozen Graph · TF Object Detection API

15.html

16

16 PyTorch模型部署

TorchScript · LibTorch+OpenCV DNN · JIT

16.html

17

17 自定义模型部署

自定义网络 · 权重加载 · 自定义层

17.html

18

18 多模型串联与流水线

检测+识别 · 检测+跟踪 · 数据传递优化

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19

19 性能优化与基准测试

推理时间 · FPS · CPU/GPU对比

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20

20 边缘设备部署

树莓派 · Jetson Nano · Intel NUC · 资源受限优化

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21

21 DNN与GStreamer集成

GStreamer管道 · 硬件解码 · 实时流处理

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22

22 模型安全与鲁棒性

对抗样本防御 · 输入验证 · 异常检测

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23

23 多线程与异步推理

线程池 · 异步队列 · 生产者-消费者

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24

24 模型热更新与动态加载

运行时切换 · 版本管理 · 优雅降级

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25

25 可视化与调试工具

特征图可视化 · 推理日志 · 性能分析

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26

26 常见错误与解决方案

内存泄漏 · 加载失败 · 版本兼容

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27

27 项目实战：智能安防

行人检测与跟踪系统

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28

28 项目实战：工业缺陷检测

产品表面瑕疵识别

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29

29 项目实战：自动驾驶辅助

车道线与障碍物检测

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30

30 课程总结与进阶方向

模型部署趋势 · TFLite/TensorRT · 学习资源

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