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8. TFLite Micro图像分类入门：Person Detection示例项目解析

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径

课程导入学习目标

边缘AI与TFLite Micro概述

边缘计算 · 微控制器上的机器学习 · TFLite Micro的定位与优势

图像分类基础

图像表示 · 像素 · 通道

图像分类基础图像表示

Person Detection任务解析

任务定义 · 应用场景（如智能家居 · 安防）

PersonDetection

TFLite Micro环境搭建

开发板选择（如Arduino Nan… · ESP32） · IDE配置

示例项目结构

Person Detection示例… · 关键文件（main.cc · model.cc等）功能说明

示例项目结构Person

模型文件解析

TFLite模型格式 · 输入输出张量 · 量化模型（int8）与浮点模型区别

模型文件解析TFLite

模型获取与转换

从TensorFlow训练到TFLi… · 量化方法（后训练量化 · 训练感知量化）

模型获取转换

代码框架详解

主循环 · 初始化 · 推理调用

代码框架详解主循环

图像预处理

图像缩放 · 归一化 · 数据格式转换（RGB到灰度或特定格式…

图像预处理图像缩放

推理引擎调用

TFLite Micro解释器（In… · 张量分配 · 输入设置

推理引擎调用TFLite

输出后处理

解析输出张量 · 获取类别概率 · 阈值判断

输出后处理解析输出张量

Person Detection模型训练简介

数据集（如COCO · Person类） · 迁移学习

PersonDetection

模型优化与压缩

剪枝 · 量化 · 知识蒸馏在TFLite Micro中…

模型优化压缩

TFLite Micro的arena… · 优化内存使用 · 避免动态分配

内存管理TFLite

推理时间测量 · 算子优化 · 使用硬件加速（如CMSIS-NN）

性能优化推理时间测量

调试与日志

串口输出 · 调试工具 · 常见错误排查（如内存不足

在开发板上运行Person Dete… · 运行 · 观察结果

修改示例实现自定义检测（如检测猫狗） · 模型替换 · 代码调整

修改示例实现自定…如检测猫狗

集成传感器与执行器：结合摄像头模块 · 控制LED或蜂鸣器

集成传感器执行器

常见问题与解决方案

模型不工作 · 推理结果错误 · 性能瓶颈

常见问题解决方案

TFLite Micro与其他框架对比

与TensorFlow Lite · Edge Impulse · STM32Cube.AI等比较

安全与隐私

边缘AI的数据隐私优势 · 模型安全 · 对抗攻击基础

部署到不同硬件

Arduino · ESP32 · STM32

部署到不同硬件Arduino

模型评估与验证

在开发板上评估模型准确率 · 混淆矩阵 · 实时性测试

模型评估验证

多类图像分类与目标检测 · 检测框输出

进阶多类图像分类

使用TFLite Micro的微控制… · X-CUBE-AI集成

设计一个智能门禁系统：人员检测 · 人脸识别（简化） · 联动控制

综合项目设计一个智能门禁…

核心知识点回顾 · 技能提升路径 · 社区资源与后续学习建议

课程总结核心知识点回顾

结课测试与挑战

综合测验 · 动手实践任务 · 常见错误纠错

结课测试挑战