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STM32Cube.AI模型量化压缩与推理性能优化

共计 30 章节
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01
课程导论
STM32Cube.AI概述 · AI模型部署的挑战 · 课程目标与学习路径
课程导论STM32Cube.AI
02
开发环境搭建
STM32CubeMX安装 · X-CUBE-AI扩展包安装 · STM32开发板准备与验证
开发环境搭建STM32CubeMX
03
模型基础与格式
TensorFlow/Keras模型… · ONNX模型格式 · TFLite模型格式
模型基础格式
04
STM32Cube.AI工作流
模型导入流程 · 验证与基准测试 · 自动代码生成
STM32Cube.AI工作流
05
模型量化原理
量化基础知识 · FP32 vs INT8 vs IN… · 对称量化与非对称量化
模型量化原理量化基础知识
06
量化实战
STM32Cube.AI量化配置 · 校准数据集准备 · 量化后模型验证
量化实战STM32Cube.AI
07
模型剪枝技术
剪枝原理 · 结构化剪枝与非结构化剪枝 · 剪枝策略选择
模型剪枝技术剪枝原理
08
剪枝实战
Keras模型剪枝实现 · TensorFlow模型优化工具包 · 剪枝后模型导出与部署
剪枝实战Keras
09
知识蒸馏
蒸馏原理 · 教师-学生模型架构 · 蒸馏损失函数设计
知识蒸馏蒸馏原理
10
蒸馏实战
Keras蒸馏实现 · 蒸馏超参数调优 · 蒸馏后模型量化与部署
蒸馏实战Keras
11
权重共享与低秩分解
权重共享原理 · SVD分解 · CP分解
权重共享低秩分解
12
模型结构优化
深度可分离卷积 · 分组卷积 · 瓶颈结构设计
模型结构优化深度可分离卷积
13
激活函数优化
ReLU家族对比 · PReLU与LeakyReLU · 量化友好型激活函数选择
激活函数优化ReLU
14
内存优化策略
RAM使用分析 · Flash存储优化 · 中间结果复用
内存优化策略RAM
15
推理加速技术
算子融合 · 内存对齐 · 循环展开
推理加速技术算子融合
16
STM32Cube.AI性能分析
性能分析工具使用 · 层级延迟分析 · 内存带宽瓶颈识别
STM32Cube.AI性能分析
17
硬件加速单元利用
STM32硬件特性 · ART Accelerator · Cordic与FMAC
硬件加速单元利用STM32
18
多任务调度优化
FreeRTOS集成 · 任务优先级设计 · 推理任务与非推理任务协同
多任务调度优化FreeRTOS
19
DMA与双缓冲
DMA传输原理 · 双缓冲机制 · 输入输出数据流优化
DMA双缓冲
20
缓存一致性管理
STM32缓存架构 · 缓存刷新策略 · 数据对齐与缓存命中率优化
缓存一致性管理STM32
21
模型压缩综合案例1
图像分类模型压缩（MobileNet…
模型压缩综合案例…MobileNet
22
模型压缩综合案例2
语音识别模型压缩（DS-CNN量化+…
模型压缩综合案例…DS-CNN
23
模型压缩综合案例3
异常检测模型压缩（Autoencod…
模型压缩综合案例…Autoencod
24
性能调优综合案例1
人脸识别系统端到端调优（推理延迟优化…
性能调优综合案例…人脸识别系统端到…
25
性能调优综合案例2
关键词唤醒系统调优（功耗与精度平衡）
性能调优综合案例…关键词唤醒系统调…
26
性能调优综合案例3
工业缺陷检测系统调优（吞吐量优化）
性能调优综合案例…工业缺陷检测系统…
27
调试与错误排查
常见编译错误 · 运行时错误 · 精度异常排查
调试错误排查
28
基准测试与对比
不同压缩策略对比 · 不同硬件平台对比 · 性能指标标准化
基准测试对比
29
生产部署最佳实践
固件更新策略 · OTA部署 · 现场校准
生产部署最佳实践固件更新策略
30
课程总结与展望
技术趋势 · 未来方向 · 学习资源推荐
课程总结技术趋势