📘 YOLO轻量版·嵌入式部署 30章实战

⚡ 从零到部署 · 友好色系
01
YOLO轻量版概述YOLO发展史 · 轻量版应用 · 课程路径
02
嵌入式平台选型Jetson Nano/RK3588/树莓派 · 算力选型
03
开发环境搭建 (上)交叉编译链 · SSH · SCP/RSYNC
04
开发环境搭建 (下)Python虚拟环境 · ONNX/TensorRT · OpenCV
05
YOLO模型基础Backbone/Neck/Head · Anchor · 轻量化
06
模型导出与转换 (上)PyTorch→ONNX · 简化量化 · 踩坑
07
模型导出与转换 (下)ONNX→TensorRT · FP16/INT8 · 动态batch
08
TensorRT推理引擎Builder/Engine/Context · 序列化 · 多线程
09
ONNX Runtime部署C++/Python API · CPU/CUDA · 性能调优
10
OpenCV图像预处理Letterbox · 归一化 · BGR/RGB陷阱
11
后处理算法实现 (上)置信度过滤 · NMS · IoU优化
12
后处理算法实现 (下)多尺度解析 · 坐标映射 · 可视化
13
C++部署实战 (一)项目结构 · CMakeLists · 第三方库
14
C++部署实战 (二)模型加载推理 · 预处理/后处理 · 计时
15
C++部署实战 (三)视频/摄像头 · 帧率统计 · 按键控制
16
Python部署实战Pybind11加速 · 纯Python对比
17
模型剪枝与蒸馏结构化剪枝 · torch-pruning · 知识蒸馏
18
INT8量化实战PTQ/QAT · 校准数据集 · 精度分析
19
多线程流水线优化生产者-消费者 · 双缓冲 · 异步处理
20
内存与显存优化内存池 · 显存复用 · 减少拷贝
21
模型部署精度验证mAP计算 · 对比PyTorch · 误差分析
22
常见硬件适配问题Jetson Max-N · RK3588 NPU · 树莓派GPU
23
摄像头与视频流接入V4L2 · RTSP/RTMP · GStreamer
24
推理结果输出与通信UDP/TCP · MQTT · 本地日志
25
嵌入式GUI显示Qt5/6 · OpenCV HighGUI · 帧率叠加
26
功耗与散热管理CPU/GPU调频 · 温度监控 · 散热方案
27
项目实战：智能门禁 (一)需求分析 · 数据集 · 训练导出
28
项目实战：智能门禁 (二)嵌入式部署 · 人脸口罩 · 继电器
29
项目实战：工业质检 (一)缺陷数据集 · 轻量训练 · 模型压缩
30
项目实战：工业质检 (二)产线推理 · MES上报 · 故障排查
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