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17. TinyML视觉模型评估：准确率、混淆矩阵与场景覆盖

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML视觉模型评估的意义 · 学习目标 · 课程整体框架与适用人群
课程导入TinyML
02
基础知识
准确率 · 精确率 · 召回率
基础知识准确率
03
混淆矩阵基础
混淆矩阵的结构 · 四个基本元素（TP · FP
混淆矩阵基础混淆矩阵的结构
04
多分类混淆矩阵
如何扩展二分类混淆矩阵到多分类 · 以及宏平均与微平均的计算方式
多分类混淆矩阵如何扩展二分类混…
05
评估指标选择
针对不同TinyML视觉任务（分类 · 检测 · 分割）如何选择合适的评估指标
评估指标选择TinyML
06
数据集划分
训练集 · 验证集 · 测试集的划分原则
数据集划分训练集
07
场景覆盖概念
什么是场景覆盖 · 为什么TinyML视觉模型需要评估不…
场景覆盖概念什么是场景覆盖
08
场景覆盖维度
光照 · 角度 · 距离
场景覆盖维度光照
09
数据采集策略
如何设计覆盖多场景的数据采集方案 · 包括真实场景与合成数据
数据采集策略如何设计覆盖多场…
10
数据增强与场景模拟
使用旋转 · 裁剪 · 亮度调整
数据增强场景模拟
11
评估流程设计
从数据准备 · 模型推理到指标计算的完整评估流程
评估流程设计从数据准备
12
工具与框架
使用Python · TensorFlow Lite · Edge Impulse等工具进行模…
工具框架
13
实战案例1
图像分类模型的准确率与混淆矩阵评估（…
实战案例1图像分类模型的准…
14
实战案例2
目标检测模型的mAP评估与混淆矩阵分…
实战案例2mAP
15
实战案例3
语义分割模型的IoU与Dice系数评…
实战案例3IoU
16
实战案例4
在微控制器上部署模型后的实时评估与性…
实战案例4微控制器上部署模…
17
评估结果可视化
如何绘制混淆矩阵热力图 · PR曲线 · ROC曲线等
评估结果可视化如何绘制混淆矩阵…
18
模型鲁棒性测试
对抗样本 · 噪声 · 天气变化等对模型准确率的影响
模型鲁棒性测试对抗样本
19
场景覆盖量化
如何定义场景覆盖指数 · 并计算模型在不同场景下的性能差异
场景覆盖量化如何定义场景覆盖…
20
常见问题1
类别不平衡对准确率的影响及应对策略（… · 重采样）
常见问题1类别不平衡对准确…
21
常见问题2
过拟合与欠拟合在评估中的表现 · 以及如何通过验证集识别
常见问题2过拟合
22
常见问题3
评估指标与业务目标不一致时如何调整（…
常见问题3评估指标
23
常见问题4
TinyML设备资源限制（内存 · 功耗）对评估结果的影响
常见问题4TinyML
24
模型优化与评估迭代
根据评估结果进行模型压缩 · 量化 · 剪枝
模型优化评估迭代
25
评估自动化
构建自动化评估流水线 · 支持持续集成与部署（CI/CD）
评估自动化构建自动化评估流…
26
综合提升
设计一个完整的TinyML视觉模型评… · 从需求分析到报告输出
综合提升TinyML
27
综合提升
如何比较不同模型架构（如Mobile… · EfficientNet）在相同场景…
综合提升Mobile
28
综合提升
评估结果的可解释性分析 · 通过混淆矩阵发现模型系统性错误
综合提升评估结果的可解释…
29
综合提升
多场景融合评估策略 · 如何平衡不同场景下的性能
综合提升多场景融合评估策…
30
课程总结
回顾核心知识点 · 提供进一步学习资源与实战建议
课程总结回顾核心知识点