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10. TFLite量化模型评估：Top-1、mAP与任务指标对齐

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 量化评估在TFLite部署中的重要性
课程导入学习目标
02
量化基础回顾
TFLite量化类型（动态范围 · 全整型 · float16）及其对模型性能的影响
量化基础回顾TFLite
03
评估指标概览
Top-1准确率 · mAP（平均精度均值）的定义 · 适用场景与计算原理
评估指标概览Top-1
04
任务指标对齐
分类 · 检测 · 分割等不同任务如何选择与对齐评估指标
任务指标对齐分类
05
评估流程设计
从原始模型到量化模型的评估流程 · 包括数据准备 · 推理
评估流程设计从原始模型到量化…
06
TFLite模型加载与推理
使用Python API加载.tfl… · 设置解释器参数 · 执行推理
TFLite模型加载
07
Top-1准确率评估实战
在ImageNet子集或自定义数据集…
Top-1准确率评估实战
08
mAP评估实战
在COCO或PASCAL VOC数据… · 使用pycocotools等工具
mAP评估实战
09
量化前后指标对比
对比原始浮点模型与量化模型的Top-… · 分析精度损失
量化前后指标对比Top
10
影响量化精度的因素
数据分布 · 量化粒度 · 校准数据集
影响量化精度的因…数据分布
11
校准数据集的选择与构建
如何选取代表性数据用于量化校准 · 减少精度损失
校准数据集的选择构建
12
量化感知训练（QAT）与后训练量化（PTQ）的评估差异
两种方式的精度表现与适用场景
QATPTQ
13
评估中的常见陷阱
数据泄漏 · 预处理不一致 · 批次大小影响
评估常见陷阱
14
多任务模型评估
同时输出分类和检测的模型如何分别评估…
多任务模型评估同时输出分类
15
评估结果的可视化
绘制混淆矩阵 · PR曲线 · 检测框可视化
评估结果的可视化绘制混淆矩阵
16
自动化评估脚本编写
构建可复用的评估流水线 · 支持批量模型评估
自动化评估脚本编…构建可复用的评估…
17
边缘设备上的评估
在Android/iOS或嵌入式设备…
边缘设备上的评估Android/iOS
18
性能与精度的权衡
评估延迟 · 内存占用与精度的关系 · 指导模型优化
性能精度的权衡
19
使用TFLite Benchmark Tool进行性能评估
获取推理时间 · 内存等指标
TFLiteBenchmark
20
评估指标与业务目标对齐
根据实际应用场景（如安防 · 医疗）调整评估标准
评估指标业务目标对齐
21
案例实战
图像分类模型量化评估——从Mobil…
案例实战Mobil
22
案例实战
目标检测模型量化评估——SSD · YOLO的mAP对比
案例实战SSD
23
案例实战
语义分割模型量化评估——mIoU与像…
案例实战mIoU
24
案例实战
文本分类模型量化评估——准确率与F1…
案例实战F1
25
常见问题排查
量化后精度骤降 · 推理结果错误 · 评估脚本报错等
常见问题排查量化后精度骤降
26
模型优化策略
通过量化感知训练 · 混合量化 · 算子替换提升量化模型精度
模型优化策略通过量化感知训练
27
评估结果报告撰写
如何结构化呈现评估结果 · 支持决策
评估结果报告撰写如何结构化呈现评…
28
综合项目
从模型选择 · 量化 · 评估到部署的完整流程演练
综合项目从模型选择
29
前沿与扩展
量化模型评估的新方法 · 自动化工具 · 与AutoML结合
前沿扩展
30
课程总结与进阶路径
回顾核心要点 · 推荐学习资源与下一步实践方向
课程总结进阶路径