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20. TinyML视觉项目验收：板端精度、延迟和光照鲁棒性

共计 30 章节
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01
课程导入
了解TinyML视觉项目验收的整体目… · 核心挑战（板端资源受限 · 实时性
课程导入TinyML
02
基础知识
掌握TinyML视觉项目的基本概念 · 包括模型量化 · 推理引擎
基础知识TinyML
03
验收指标体系
学习板端精度（如Top-1/Top-… · mAP） · 延迟（单帧推理时间
验收指标体系Top-1/Top
04
板端精度评估方法
掌握在MCU/边缘设备上使用测试集评… · 包括数据采集 · 标签对齐
板端精度评估方法MCU
05
延迟测量技术
学习使用计时器 · 性能计数器 · 日志时间戳等方法测量板端推理延迟
延迟测量技术学习使用计时器
06
光照鲁棒性测试设计
设计多光照条件（强光 · 弱光 · 逆光
光照鲁棒性测试设…设计多光照条件
07
数据采集与标注
针对光照鲁棒性 · 学习如何采集不同光照下的图像数据 · 并进行标注和划分（训练/验证/测试）
数据采集标注
08
模型量化与精度影响
理解量化（INT8/FP16）对模型… · 学习量化校准方法以及如何减少精度损失
模型量化精度影响
09
板端推理框架选择
比较TensorFlow Lite… · CMSIS-NN · STM32Cube.AI等框架在精度
板端推理框架选择TensorFlow
10
硬件平台与性能基准
了解常见TinyML硬件（如STM3… · Cortex-M7 · ESP32
硬件平台性能基准
11
端到端延迟分析
从图像采集 · 预处理 · 推理到后处理的全链路延迟分解
端到端延迟分析从图像采集
12
光照预处理技术
学习直方图均衡 · 自适应阈值 · 伽马校正等图像增强方法
光照预处理技术学习直方图均衡
13
数据增强策略
在训练阶段使用亮度 · 对比度 · 噪声
数据增强策略训练阶段使用亮度
14
模型鲁棒性训练
介绍对抗训练 · 域随机化 · 多尺度训练等方法
模型鲁棒性训练介绍对抗训练
15
验收流程设计
制定从需求分析 · 指标定义 · 测试环境搭建
验收流程设计制定从需求分析
16
测试环境搭建
配置光照控制箱 · 标准测试板 · 固定摄像头角度
测试环境搭建配置光照控制箱
17
自动化测试脚本
编写Python脚本控制板端运行 · 采集结果 · 计算精度和延迟
自动化测试脚本Python
18
结果分析与可视化
使用混淆矩阵 · 精度-延迟曲线 · 光照-精度曲线等工具分析验收结果
结果分析可视化
19
常见问题与调试
处理板端精度与PC端不一致 · 延迟波动大 · 光照下误检率高等典型问题
常见问题调试
20
案例实战
以图像分类项目为例 · 完整演示从模型训练 · 量化
案例实战以图像分类项目为…
21
案例实战
以目标检测项目（如人脸检测）为例 · 评估mAP · 推理延迟和不同光照下的检测性能
案例实战以目标检测项目
22
案例实战
以图像分割项目（如语义分割）为例 · 评估IoU · 延迟和光照变化下的分割质量
案例实战以图像分割项目
23
优化策略
通过模型剪枝 · 知识蒸馏 · 算子优化等手段提升板端精度和延迟的平…
优化策略通过模型剪枝
24
光照鲁棒性优化实战
针对光照敏感模型 · 应用预处理和数据增强后重新验收 · 对比改进效果
光照鲁棒性优化实…针对光照敏感模型
25
验收报告撰写
学习如何编写结构化的验收报告 · 包括测试环境 · 指标结果
验收报告撰写学习如何编写结构…
26
项目答辩与沟通
掌握如何向非技术干系人清晰展示验收结… · 解释精度 · 延迟和鲁棒性的权衡
项目答辩沟通
27
综合练习
设计一个完整的TinyML视觉项目验… · 包括指标选择 · 测试计划
综合练习TinyML
28
前沿与扩展
了解TinyML视觉领域的最新进展 · 如神经架构搜索 · 自动量化
前沿扩展
29
常见误区与陷阱
避免过拟合测试集 · 忽略光照变化 · 延迟测量不准确等常见错误
常见误区陷阱
30
课程总结与进阶路径
回顾核心知识点 · 提供进一步学习资源（如 · 开源项目
课程总结进阶路径