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STM32Cube AI模型转换与端侧部署

共计 30 章节

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课程导论与AI on MCU概述

为什么要在STM32上跑AI？STM… · 课程目标与学习路径

开发环境搭建

STM32CubeMX安装 · STM32CubeIDE安装 · X-CUBE-AI扩展包安装

开发环境搭建STM32CubeMX

硬件平台准备

STM32开发板选型（NUCLEO-… · 板载外设介绍 · 调试器（ST-LINK）配置

硬件平台准备STM32

AI模型基础与格式

TensorFlow/Keras模型… · ONNX模型格式 · TFLite模型格式

模型训练与导出（上）

使用Keras训练一个简单的CNN模… · 模型保存为.h5文件

模型训练导出

模型训练与导出（下）

模型转换为ONNX格式 · 模型转换为TFLite格式 · 验证转换后模型的正确性

模型训练导出

STM32CubeMX项目创建

选择MCU型号 · 配置时钟树（HSE/HSI/PLL） · 配置GPIO和UART

STM32CubeMX项目创建

X-CUBE-AI中间件集成

在CubeMX中激活X-CUBE-A… · 选择AI运行时库 · 配置内存池大小

X-CUBE-AI间件集成

模型导入与验证（上）

将.h5模型导入CubeMX · 分析模型报告（RAM/Flash占用 · MACC运算量）

模型导入验证

模型导入与验证（下）

模型输入输出张量分析 · 验证模型在PC端的仿真结果 · 处理数据对齐问题

模型导入验证

代码生成与工程结构

生成MDK-ARM或STM32Cub… · 分析生成的AI网络代码结构 · 理解network.h/c文件

代码生成工程结构

AI运行时API详解

AI网络初始化（ai_network… · 输入输出绑定（ai_network_… · 推理执行（ai_network_ru…

数据预处理（上）

图像数据归一化 · 数据类型转换（float32 to… · 数据排列格式（NHWC vs NCH…

数据预处理图像数据归一化

数据预处理（下）

编写C语言预处理函数 · 使用DMA加速数据传输 · 处理多通道输入

数据预处理编写C语言预处理…

模型推理集成（上）

在主循环中调用AI推理 · 处理推理结果（分类任务的概率输出） · 添加超时保护

模型推理集成AI

模型推理集成（下）

使用中断或RTOS任务管理推理 · 推理结果的后处理（非极大值抑制NMS… · 性能计数（推理耗时）

模型推理集成RTOS

调试工具与技巧（上）

使用串口打印调试信息 · 使用STM32CubeMonitor… · 添加断言检查

调试工具使用串口打印调试…

调试工具与技巧（下）

使用SEGGER RTT进行实时调试 · 分析CPU负载和内存使用 · 常见错误代码解读（AI_RETURN…

调试工具SEGGER

性能优化（上）

模型量化（INT8量化） · 激活函数优化（ReLU vs ReL… · 内存复用技巧

性能优化INT8

性能优化（下）

使用STM32的硬件加速器（M4 D… · M7的Cache优化） · 算子融合与图优化

性能优化STM32

关键词唤醒（KWS） · 模型训练与部署 · 实时语音识别演示

实战案例1KWS

图像分类（CIFAR-10） · 部署到STM32 · 评估Top-1/Top-5准确率

实战案例2CIFAR-10

异常检测（Anomaly Detec… · 部署到STM32 · 阈值设定与报警逻辑

实战案例3Anomaly

人体活动识别（HAR） · LSTM模型部署 · 实时姿态分类

实战案例4HAR

模型压缩与剪枝

权重剪枝技术 · 知识蒸馏简介 · 在CubeMX中应用模型压缩选项

模型压缩剪枝

多模型管理与动态加载

同时部署多个模型 · 模型切换策略 · 动态加载模型参数（从外部Flash）

多模型管理动态加载

OTA升级与模型更新

固件升级基础 · 模型参数存储在外部Flash · 通过UART/WiFi更新模型

功耗分析与优化

测量AI推理时的功耗 · 使用低功耗模式（Stop/Sleep… · 事件驱动推理策略

功耗分析优化

常见问题与解决方案

内存不足（Out of Memory… · 推理结果错误 · 性能不达标

常见问题解决方案

课程总结与进阶方向

回顾核心知识点 · 推荐学习资源（STM32 AI社区 · 官方文档）

课程总结进阶方向