🔥 计算机视觉实战项目集（3个分级项目）¶

⚠️ 时效性说明：本章涉及前沿模型/价格/榜单等信息，可能随版本快速变化；请以论文原文、官方发布页和 API 文档为准。

项目1：图像分类系统（入门级，2周）¶

项目描述¶

构建一个基于PyTorch的图像分类系统，从数据准备到模型部署全流程。

技术栈¶

PyTorch + torchvision
预训练模型(ResNet50/EfficientNet)
Gradio(Web演示)
ONNX Runtime(部署)

💻 硬件需求¶

配置项	最低要求	推荐配置
GPU显存	4GB (GTX 1650)	8GB+ (RTX 3060及以上)
内存	8GB	16GB+
存储	10GB SSD	20GB+ SSD
CPU	4核	8核+
> 💡 说明：使用EfficientNet-B0微调，4GB显存即可完成训练；若使用更大模型(如ResNet50/EfficientNet-B3)，建议8GB+显存

实施步骤¶

Week 1: 模型训练

Python

# 1. 数据准备(以CIFAR-100或自定义数据集)
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.AutoAugment(transforms.AutoAugmentPolicy.IMAGENET),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

# 2. 模型微调
model = models.efficientnet_b0(weights=models.EfficientNet_B0_Weights.DEFAULT)
model.classifier[-1] = nn.Linear(model.classifier[-1].in_features, num_classes)  # [-1]负索引取最后元素

# 3. 训练(Cosine LR + Label Smoothing + Mixup)
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=0.01)
scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1)

Week 2: 评估与部署

Python

# 4. 评估(混淆矩阵 + 分类别指标)
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# 5. ONNX导出
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=17)

# 6. Gradio Web Demo
import gradio as gr
demo = gr.Interface(fn=predict, inputs=gr.Image(), outputs=gr.Label(num_top_classes=5))

交付物¶

训练脚本(支持wandb日志)
评估报告(准确率/混淆矩阵/类别分析)
ONNX模型 + 推理脚本
Gradio Web Demo演示

项目2：目标检测系统（进阶级，3周）¶

项目描述¶

基于YOLOv8构建一个实用的目标检测系统，支持自定义数据集训练和视频推理。

技术栈¶

Ultralytics YOLOv8/YOLO11
LabelImg/Roboflow(标注)
TensorRT(GPU加速)
FastAPI(服务化)

💻 硬件需求¶

配置项	最低要求	推荐配置
GPU显存	6GB (RTX 2060)	12GB+ (RTX 3080及以上)
内存	16GB	32GB+
存储	20GB SSD	50GB+ SSD
CPU	6核	8核+
> 💡 说明：YOLOv8n/s可在6GB显存训练，YOLOv8m/l需要12GB+；TensorRT部署后显存占用减少约30%

实施步骤¶

Week 1: 数据准备 - 采集/下载数据(COCO子集或自定义场景) - 标注(YOLO格式: class x_center y_center width height) - 数据增强策略(Mosaic, HSV, 翻转)

Week 2: 模型训练与优化

Python

from ultralytics import YOLO

# 训练
model = YOLO("yolov8m.pt")
results = model.train(
    data="custom.yaml", epochs=100, imgsz=640,
    batch=16, lr0=0.01, cos_lr=True, mixup=0.1
)

# 验证
metrics = model.val()  # mAP@0.5, mAP@0.5:0.95

Week 3: 部署与服务化

Python

# TensorRT导出
model.export(format="engine", half=True)  # FP16

# FastAPI服务
@app.post("/detect")
async def detect(file: UploadFile):  # async定义异步函数
    image = Image.open(file.file)
    results = model(image)
    return results[0].tojson()

交付物¶

自定义数据集(500+张标注图像)
训练好的模型(mAP>0.6)
TensorRT加速模型
FastAPI检测服务 + 前端演示

项目3：多模态视觉系统（高级，4周）¶

项目描述¶

构建一个基于CLIP/LLaVA的多模态视觉问答系统，支持图像理解和对话。

技术栈¶

Transformers + PEFT(LoRA)
CLIP/SigLIP(视觉编码器)
LLaVA/Qwen-VL(视觉语言模型)
vLLM(推理加速)
Streamlit(交互界面)

💻 硬件需求¶

配置项	最低要求	推荐配置
GPU显存	16GB (RTX 4080)	24GB+ (RTX 4090/A100)
内存	32GB	64GB+
存储	50GB SSD	100GB+ SSD
CPU	8核	16核+
> 💡 说明：Qwen2-VL-7B推理需16GB+显存，微调需24GB+；若显存不足可使用4-bit量化或选择2B小模型

实施步骤¶

Week 1-2: 模型选型与微调

Python

# 基于Qwen-VL-Chat或LLaVA微调
from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=16, lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)

Week 3: 推理优化

Python

# vLLM部署多模态模型
from vllm import LLM

llm = LLM(model="Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct", gpu_memory_utilization=0.9)

Week 4: 系统集成 - RAG增强：图像→CLIP embedding→检索相关知识→LLM生成 - Streamlit交互界面：上传图片→提问→回答

交付物¶

微调后的VLM模型(LoRA weights)
vLLM推理服务
图像问答Streamlit应用
性能评测报告(准确率/延迟/显存)

简历包装建议¶

项目	简历描述
项目1	构建图像分类系统，使用EfficientNet+迁移学习，达到X%准确率，ONNX部署推理延迟<Xms
项目2	基于YOLOv8的XX检测系统，自建数据集X张，mAP达X%，TensorRT加速推理Y倍
项目3	多模态视觉问答系统，LoRA微调Qwen-VL，结合RAG增强，准确率提升X%

最后更新：2026年2月