📘 轻量化目标检测 · 落地实践

30章 · 从理论到边缘部署
📅 2025 · 实战课程 ⚡ 轻量化 · 边缘AI · 全栈 #友好色系
01课程导学与硬件选型
目标检测落地全景图边缘设备选型 Jetson/RK3588/树莓派课程项目介绍
02轻量化模型基础
MobileNet深度可分离卷积ShuffleNet通道混洗EfficientNet-Lite
03经典轻量检测模型 (上)
SSD原理与结构Anchor机制详解
04经典轻量检测模型 (下)
YOLOv5-nano/smallYOLOv8-nano新特性NanoDet解读
05模型压缩技术 (上)
模型剪枝 (结构化/非结构化)权重量化 PTQ/QAT知识蒸馏基础
06模型压缩技术 (下)
TensorRT优化原理ONNX导出与优化INT8量化实战
07开发环境搭建
Docker环境配置PyTorch/TensorRT/ONNXRuntimeJetson踩坑记录
08数据集准备与标注
COCO/VOC格式LabelImg/Labelme数据增强 Mosaic/MixUp
09模型训练实战 (上)
YOLOv5/v8训练脚本超参数调优TensorBoard/WandB
10模型训练实战 (下)
多GPU训练混合精度训练断点续训 · 常见问题
11模型转换与部署 (上)
PyTorch转ONNXONNX转TensorRT动态batch处理
12模型转换与部署 (下)
TensorRT C++/Python API多线程推理内存优化
13边缘端推理优化
NVIDIA Jetson优化CPU推理 NCNN/TNNOpenVINO部署
14模型量化实战
PTQ完整流程QAT实战校准数据集制作
15剪枝与蒸馏实战
结构化剪枝 Channel Pruning非结构化剪枝 Magnitude知识蒸馏 Logit/Feature
16推理引擎对比
TensorRT vs ONNXRuntimeOpenVINO vs NCNN性能与精度对比
17C++部署实战 (上)
C++工程结构设计OpenCV预处理TensorRT C++推理
18C++部署实战 (下)
多线程流水线内存池管理性能Profiling
19Python部署实战
Flask/FastAPI推理服务gRPC接口设计并发处理
20Android端部署
NCNN/TNN集成Android JNI调用NPU加速 SNPE/DSP
21嵌入式Linux部署
交叉编译环境模型集成系统服务化
22视频流处理
RTSP/RTMP拉流DeepStream框架多路视频并发推理
23后处理优化
NMS优化 Fast/Cluster NMS多类别处理输出解析加速
24精度与速度平衡
模型选型策略输入分辨率选择测试时增强 TTA
25项目实战 (一) 工业缺陷检测
数据采集到部署全流程
26项目实战 (二) 智慧安防
人/车/非机动车检测跟踪
27项目实战 (三) 边缘AI盒子
多模型协同推理方案
28性能监控与调优
Profiling工具 Nsight/NVIDIA-smi瓶颈分析持续优化
29CI/CD与自动化部署
模型版本管理 DVC/MLflow自动化测试OTA更新方案
30课程总结与进阶方向
Transformer检测器/端侧大模型学习路径推荐开源项目推荐
📢 专注资料整理 ⚡ 轻量化目标检测 · 30章完整目录