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11. CMSIS-NN模型适配：哪些网络结构更容易加速

共计 30 章节
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01
课程导入
了解CMSIS-NN的定位 · 在嵌入式AI中的作用 · 以及本课程的学习目标和适用人群
课程导入CMSIS-NN
02
嵌入式神经网络基础
回顾卷积 · 全连接 · 池化
嵌入式神经网络基…回顾卷积
03
CMSIS-NN架构概览
掌握CMSIS-NN的软件架构 · 核心函数库 · 支持的数据类型（如int8
CMSIS-NN架构概览
04
CMSIS-NN的优化策略
理解其核心优化手段 · 包括算子融合 · 内存复用
CMSIS-NN的优化策略
05
网络结构对加速的影响
分析不同网络层（卷积 · 深度可分离卷积 · 全连接
网络结构对加速的…分析不同网络层
06
卷积层适配
深入探讨标准卷积 · 分组卷积 · 空洞卷积在CMSIS-NN下的实现差…
卷积层适配深入探讨标准卷积
07
深度可分离卷积
为什么MobileNet等轻量网络在…
深度可分离卷积MobileNet
08
全连接层与矩阵乘法
全连接层如何映射到CMSIS-NN的… · 以及批量处理对性能的影响
全连接层矩阵乘法
09
激活函数与池化
ReLU · Sigmoid · Tanh等激活函数的查表实现
激活函数池化
10
内存布局与数据格式
NHWC · NCHW等数据布局对CMSIS-NN… · 以及如何选择最优布局
内存布局数据格式
11
量化与精度权衡
了解CMSIS-NN支持的量化方案（… · per-channel） · 以及量化对加速和精度的影响
量化精度权衡
12
模型转换与适配流程
从TensorFlow/PyTorc… · CMSIS-NN转换工具）
模型转换适配流程
13
CMSIS-NN算子映射
如何将常见网络层映射到CMSIS-N… · 包括卷积 · 全连接
CMSIS-NN算子映射
14
网络结构搜索与加速
哪些网络结构（如MobileNet · EfficientNet-Lite · TinyMLPerf模型）更容易在C…
网络结构搜索加速
15
案例分析
经典轻量网络（如MobileNetV… · SqueezeNet）在CMSIS-…
案例分析MobileNetV
16
案例分析
目标检测网络（如Tiny-YOLO · SSD-MobileNet）在MCU…
案例分析Tiny-YOLO
17
案例分析
语音识别网络（如LSTM · CRNN）在CMSIS-NN中的适配 · 以及循环结构的特殊处理
案例分析LSTM
18
性能评估方法
如何利用CMSIS-NN自带的ben…
性能评估方法CMSIS-NN
19
优化实践
通过算子融合 · 内存复用 · 循环展开等技巧进一步提升网络在CMS…
优化实践通过算子融合
20
常见瓶颈与调优
识别网络中的计算瓶颈（如大卷积核 · 高通道数） · 并给出针对性的结构修改建议
常见瓶颈调优
21
硬件适配
不同ARM Cortex-M内核（M… · M3 · M4
硬件适配ARM
22
与CMSIS-DSP的协同
了解CMSIS-DSP与CMSIS-… · 以及如何利用DSP库加速预处理或后处…
CMSIS-DSP的协同
23
模型压缩与剪枝
剪枝 · 权值共享 · 低秩分解等压缩技术如何与CMSIS-…
模型压缩剪枝
24
知识蒸馏与轻量化设计
如何通过知识蒸馏获得更小的模型 · 并使其结构更适合CMSIS-NN加速
知识蒸馏轻量化设计
25
实战项目
从零开始将一个自定义CNN模型适配到… · 并在STM32开发板上运行和验证
实战项目CNN
26
实战项目
优化一个已有的图像分类模型 · 使其在CMSIS-NN上的推理速度提… · 并记录优化过程
实战项目优化一个已有的图…
27
常见问题与解决方案
处理CMSIS-NN适配中遇到的精度… · 内存溢出 · 算子不支持等问题
常见问题解决方案
28
高级主题
异构计算与多核并行 · 以及CMSIS-NN在未来的扩展方向…
高级主题异构计算
29
综合练习
给定一个具体应用场景（如关键词唤醒 · 手势识别） · 设计并实现一个适合CMSIS-NN加…
综合练习给定一个具体应用…
30
课程总结与展望
回顾核心知识点 · 总结哪些网络结构更容易加速 · 并展望嵌入式AI的发展趋势
课程总结回顾核心知识点