🚀 Jetson YOLO 实战

📚 30章 · 从入门到部署
01
Jetson平台概述
硬件对比 Nano/NX/Orin选型 生态介绍
02
系统烧录与初始化
SDK Manager 烧录镜像 开机配置 网络/SSH
03
JetPack SDK详解
组件介绍 CUDA/CuDNN/TensorRT 安装验证
04
Python环境配置
Miniforge 虚拟环境 pip换源 numpy/opencv
05
YOLO算法原理
目标检测基础 v3/v5/v8/v10 Anchor机制 损失函数
06
YOLOv8环境搭建
克隆Ultralytics 安装依赖 GPU验证 官方demo
07
数据集准备
LabelImg COCO格式 自制数据集
08
数据预处理
缩放填充 Mosaic增强 MixUp Albumentations
09
模型训练基础
配置YAML 预训练权重 启动训练 loss曲线
10
训练参数调优
学习率策略 Batch Size Epoch设置 早停机制
11
模型评估与验证
mAP指标 混淆矩阵 PR曲线 F1-score
12
TensorRT加速原理
FP16/INT8量化 层融合 动态shape TRT引擎
13
YOLOv8转ONNX
ONNX导出 动态batch 验证正确性
14
ONNX转TensorRT
trtexec 校准数据集 INT8量化
15
TensorRT C++部署
API介绍 推理引擎 内存管理 多线程
16
TensorRT Python部署
PyTorch对比 Python绑定 异步推理
17
CSI摄像头接入
CSI接口 GStreamer v4l2-ctl
18
USB摄像头接入
UVC协议 OpenCV读取 帧率优化 多摄像头
19
实时视频流处理
多线程解码 队列缓冲 跳帧策略 延迟优化
20
DeepStream框架入门
架构介绍 Pipeline构建 Gst-nvinfer
21
DeepStream集成YOLO
nvdsparsebbox 解析器编写 标签映射
22
多模型级联
检测+分类 特征提取 ReID集成 性能平衡
23
模型剪枝与蒸馏
结构化剪枝 知识蒸馏 通道剪枝 微调策略
24
边缘端模型优化
NMS优化 后处理加速 内存池复用 算子替换
25
功耗与散热管理
nvpmodel 风扇控制 温度监控 降频策略
26
远程部署与OTA
Docker容器化 镜像打包 OTA更新 日志收集
27
项目实战1：车牌检测识别
数据集构建 YOLO训练 字符识别 端到端部署
28
项目实战2：安全帽检测
数据采集 小目标优化 模型量化 现场测试
29
项目实战3：人流统计
人头检测 DeepSORT 计数逻辑 可视化
30
性能调优与总结
Profiling工具 瓶颈分析 最佳实践 课程总结
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