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3. TinyML Benchmark设计：不同模型和平台的公平对比

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML Benchmark的意… · 目标 · 适用场景与课程学习路径
课程导入TinyML
02
TinyML基础回顾
微控制器 · 边缘设备 · 模型压缩
TinyML基础回顾
03
Benchmark基本概念
性能指标 · 公平性 · 可重复性
Benchmark基本概念
04
主流TinyML平台概览
TensorFlow Lite Mi… · CMSIS-NN · Edge Impulse
TinyML主流
05
模型与数据集选择
常用TinyML模型（如Mobile… · TinyMLPerf模型）和公开数据… · Speech Commands）
模型数据集选择
06
硬件平台分类
MCU · NPU · DSP
硬件平台分类MCU
07
公平对比的关键维度
硬件配置 · 软件栈 · 编译选项
公平对比的关键维…硬件配置
08
性能指标详解
推理延迟 · 吞吐量 · 内存占用（RAM/Flash）
性能指标详解推理延迟
09
能耗测量方法
电流探头 · 功率分析仪 · 软件估算
能耗测量方法电流探头
10
内存测量方法
静态内存分析 · 动态内存跟踪 · 峰值内存计算
内存测量方法静态内存分析
11
延迟测量方法
计时器 · 周期计数 · 端到端延迟与单层延迟
延迟测量方法计时器
12
精度评估方法
分类准确率 · 回归误差 · 量化前后对比
精度评估方法分类准确率
13
Benchmark流程设计
从目标定义 · 环境搭建 · 实验执行到结果报告的完整流程
Benchmark流程设计
14
实验环境搭建
硬件准备 · 固件烧录 · 开发环境配置
实验环境搭建硬件准备
15
模型转换与部署
将训练好的模型转换为TFLite · 量化 · 生成C数组
模型转换部署
16
编写基准测试代码
使用C/C++编写测试主程序 · 计时函数 · 内存监控
编写基准测试代码C/C++
17
自动化测试脚本
使用Python/Shell自动化运… · 收集数据 · 生成报告
自动化测试脚本Python/Shell
18
数据统计与可视化
均值 · 方差 · 置信区间
数据统计可视化
19
案例实战
在Arduino Nano 33 B…
案例实战Arduino
20
案例实战
在ESP32-CAM上对比图像分类模…
案例实战ESP32-CAM
21
案例实战
在STM32F746上对比CMSIS…
案例实战STM32F746
22
案例实战
使用Edge Impulse平台进行…
案例实战Edge
23
多平台横向对比
同一模型在Arduino · ESP32 · STM32
多平台横向对比Arduino
24
量化对Benchmark的影响
不同量化精度（FP32 · INT8 · INT16）对延迟
Benchmark量化对
25
常见陷阱与误区
未控制变量 · 热启动 · 缓存影响
常见陷阱误区
26
可重复性与可复现性
版本控制 · 随机种子 · 环境记录
可重复性可复现性
27
Benchmark报告撰写
如何清晰呈现结果 · 分析瓶颈 · 提出改进建议
Benchmark报告撰写
28
TinyMLPerf标准介绍
TinyMLPerf基准测试的规则 · 任务 · 提交流程
TinyMLPerf标准介绍
29
综合项目
设计一个完整的Benchmark方案 · 对比至少两个平台 · 并撰写技术报告
综合项目Benchmark
30
课程总结与进阶方向
TinyML Benchmark的最… · 自动化工具 · 云平台集成
课程总结进阶方向