课程核心价值体系
基于YOLOv5新版7.0框架的自定义对象检测技术，本课程构建从算法原理到工程落地的完整知识体系。通过OpenCV4 C++与PyTorch双引擎驱动，学员将掌握工业级视觉检测系统的全栈开发能力。
核心技术模块解析
| 技术阶段 | 核心内容 |
|---|---|
| 数据处理阶段 | COCO/自定义数据集标注规范、数据增强策略、YOLO格式转换 |
| 模型训练阶段 | 超参数优化策略、训练可视化监控、模型精度调优技巧 |
| 部署应用阶段 | 多平台推理加速对比（TensorRT/OpenVINO/ONNXRuntime） |
工业级应用场景实训
- 复杂背景下的缺陷检测系统开发
- 移动端实时目标跟踪实现方案
- 多尺度目标检测优化策略
- 模型量化压缩技术实践
教学特色对比分析
| 教学维度 | 传统课程 | 本课程 |
|---|---|---|
| 案例深度 | 基础DEMO演示 | 工业级项目重构 |
| 部署方案 | 单一平台部署 | 多平台对比部署 |
| 工程规范 | 基础代码实现 | 企业级编码规范 |
技术能力提升路径
课程设置遵循螺旋式上升学习曲线，从PyTorch模型训练到C++工程部署，学员将经历：
- Python环境下的原型开发
- 跨语言接口对接实践
- 生产环境优化技巧
- 全流程工程化实现
