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嵌入式AI模型量化与MCU推理优化部署调试实战

共计 30 章节
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01
AI模型量化基础
什么是模型量化 · 为什么需要量化 · 量化的数学原理（对称/非对称量化）
AI模型量化基础
02
量化精度与性能权衡
INT8/INT4/FP16量化对比 · 量化误差分析 · 精度损失评估方法
量化精度性能权衡
03
TensorFlow Lite Micro环境搭建
TFLM源码编译 · ARM CMSIS-NN集成 · 开发板环境配置
TensorFlowLite
04
TensorFlow模型训练与导出
Keras模型构建 · 训练后量化（PTQ） · 导出为TFLite格式
TensorFlow模型训练
05
TFLite模型转换与量化工具
TFLite Converter使用 · 量化参数设置 · 代表性数据集校准
TFLite模型转换
06
量化感知训练（QAT）实战
QAT原理 · 在Keras中插入伪量化节点 · QAT微调策略
QAT量化感知训练
07
模型结构优化
深度可分离卷积 · 分组卷积 · 模型剪枝
模型结构优化深度可分离卷积
08
MCU推理框架选型
TFLM vs CMSIS-NN v… · 性能与内存对比
MCU推理框架选型
09
ARM Cortex-M内核优化基础
SIMD指令集 · SMLAD/SMLALD指令 · 循环展开
ARMCortex-M
10
CMSIS-NN库深度解析
卷积层优化 · 池化层优化 · 全连接层优化
CMSIS-NN库深度解析
11
内存布局与数据对齐
NHWC vs NCHW · 张量内存对齐 · DMA与Cache优化
内存布局数据对齐
12
算子融合与图优化
Conv+BN+ReLU融合 · 恒等映射消除 · 常量折叠
算子融合图优化
13
模型部署流程
从ONNX到TFLite · 模型解析与加载 · 张量内存分配策略
模型部署流程ONNX
14
MCU端推理引擎实现
算子注册 · 内存池管理 · 推理流水线设计
MCU端推理引擎实现
15
量化推理实现
INT8矩阵乘法的实现 · 量化反量化操作 · Zero-point处理
量化推理实现INT8
16
性能Profiling工具
Cycle计数 · MCU性能分析器 · 火焰图生成与分析
Profiling性能
17
调试技巧
打印调试 · 断点调试 · 日志分级
调试技巧打印调试
18
常见部署问题
内存溢出 · 算子不支持 · 精度异常
常见部署问题内存溢出
19
模型压缩技术
权重共享 · 哈夫曼编码 · 稀疏矩阵存储
模型压缩技术权重共享
20
多模型协同推理
模型流水线 · 内存复用 · 任务调度策略
多模型协同推理模型流水线
21
实时性优化
中断管理 · 任务优先级 · 时间片轮转
实时性优化断管理
22
电源管理优化
动态电压频率调整（DVFS） · 睡眠模式 · 推理功耗分析
电源管理优化DVFS
23
传感器数据预处理
归一化 · 滤波 · 特征提取
传感器数据预处理归一化
24
端侧推理结果后处理
NMS · 阈值过滤 · 结果编码
端侧推理结果后处…NMS
25
OTA模型更新
固件分区设计 · 模型校验 · 断点续传
OTA模型更新
26
安全与加密
模型加密 · TEE集成 · 防逆向
安全加密
27
自动化测试框架
单元测试 · 集成测试 · 回归测试
自动化测试框架单元测试
28
实际项目案例1
关键词唤醒（KWS）在Cortex-…
实际项目案例1KWS
29
实际项目案例2
人体活动识别（HAR）在Cortex…
实际项目案例2HAR
30
实际项目案例3
视觉唤醒（Visual Wake W…
实际项目案例3Visual