YOLO 目标检测算法实战培训课程-曙海培训中心

YOLO 目标检测算法实战培训课程

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• 培训对象：算法工程师、机器视觉工程师、AI应用开发者、需要掌握YOLO系列算法进行工业目标检测与缺陷识别的人员。

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• 培训目标：

  1. 理解YOLO系列算法（YOLOv5/v8/v11）的核心原理与演进，掌握不同版本的适用场景与选型依据。

  2. 熟练使用YOLO框架进行数据集制作、模型训练、调优与评估，解决工业缺陷检测与目标识别问题。

  3. 掌握YOLO模型的部署方法（TensorRT、ONNX、OpenVINO），能够在边缘设备上实现实时推理。

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• 培训内容介绍：

  1. 目标检测技术综述：对比传统方法与深度学习方法的差异，了解两阶段检测器（Faster R-CNN）与单阶段检测器（YOLO、SSD）的演进。

  2. YOLO系列原理：深入理解YOLOv1-v11的核心创新（Anchor Free、多尺度预测、损失函数、数据增强），掌握各版本的特点与选型。

  3. 环境搭建：安装PyTorch框架，下载YOLOv5/v8官方代码库，配置训练环境，测试官方预训练模型。

  4. 数据集制作：使用LabelImg或LabelStudio标注图像，划分训练集/验证集/测试集，转换为YOLO格式标注文件。

  5. 数据增强：配置Mosaic、MixUp、Copy-Paste等数据增强策略，提升模型泛化能力，应对小样本工业场景。

  6. 模型训练：编写训练配置文件，调整超参数（学习率、批次大小、优化器），启动训练，监控损失曲线与精度指标。

  7. 模型评估：使用mAP（均值平均精度）、Precision、Recall等指标评估模型性能，分析混淆矩阵，定位误检与漏检原因。

  8. 模型调优：调整锚框尺寸、网络深度、输入分辨率，处理类别不平衡问题，通过迁移学习提升小样本性能。

  9. 模型剪枝与量化：使用模型剪枝技术减少计算量，进行FP16/INT8量化，平衡精度与速度，满足边缘部署需求。

  10. TensorRT部署：将YOLO模型转换为TensorRT引擎，设置工作空间，进行端到端推理优化，实现毫秒级检测。

  11. 项目一：工业缺陷检测：收集工业产品缺陷图像，训练YOLO模型检测划痕、脏污、破损等缺陷，部署到边缘设备。

  12. 项目二：实时目标检测系统：集成摄像头与YOLO模型，开发实时目标检测程序，在视频流中标注检测结果并统计输出。