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15. OpenVINO精度排查：IR模型输出与原框架对比

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程结构
课程导入学习目标
02
OpenVINO推理流程概述
从模型优化到IR模型生成 · 再到推理引擎执行的基本流程
OpenVINO推理流程概述
03
IR模型结构解析
理解.xml和.bin文件 · 网络拓扑 · 权重存储
IR模型结构解析
04
原框架模型输出获取
使用PyTorch/TensorFl…
原框架模型输出获…PyTorch/Tens…
05
OpenVINO推理输出获取
使用Inference Engine…
OpenVINO推理输出获取
06
精度对比的基本方法
输出张量形状 · 数值范围 · 逐元素比较
精度对比的基本方…输出张量形状
07
精度对比工具与脚本
编写Python脚本实现自动对比 · 使用NumPy进行数据操作
精度对比工具脚本
08
常见精度问题类型
数值偏差 · 形状不匹配 · NaN/Inf
常见精度问题类型数值偏差
09
精度问题根因分析
模型转换 · 量化 · 层融合
精度问题根因分析模型转换
10
输入预处理差异排查
归一化 · 通道顺序 · 尺寸调整
输入预处理差异排…归一化
11
输出后处理差异排查
softmax · argmax · 阈值
输出后处理差异排…softmax
12
模型转换工具使用
使用Model Optimizer转… · --mean · --input_shape等）
模型转换工具使用Model
13
IR模型可视化与检查
使用Netron或OpenVINO工… · 对比原框架模型结构
IR模型可视化
14
逐层输出对比
利用OpenVINO的中间层输出功能 · 定位精度偏差发生的具体层
逐层输出对比OpenVINO
15
精度调试案例一
图像分类模型输出差异排查（以ResN…
精度调试案例一ResN
16
精度调试案例二
目标检测模型输出差异排查（以YOLO… · 包括坐标解码）
精度调试案例二YOLO
17
精度调试案例三
语义分割模型输出差异排查（以UNet… · 包括上采样）
精度调试案例三UNet
18
量化对精度的影响
INT8量化原理 · 校准数据集 · 精度下降的常见原因及缓解方法
量化对精度的影响INT8
19
动态形状与精度
动态输入对IR模型精度的影响 · 以及如何固定形状进行对比
动态形状精度
20
多输入/多输出模型对比
处理多输入 · 多输出时的对比策略和注意事项
多输入多输出模型对比
21
精度对比自动化框架
构建可复用的对比测试脚本 · 集成到CI/CD流程
精度对比自动化框…构建可复用的对比…
22
OpenVINO版本差异
不同版本API变化 · 精度修复 · 已知问题对对比结果的影响
OpenVINO版本差异
23
硬件相关精度差异
CPU · GPU · VPU等不同设备上的浮点行为差异及处…
硬件相关精度差异CPU
24
精度问题排查工具集
使用OpenVINO的benchma… · accuracy_checker等工…
精度问题排查工具…OpenVINO
25
常见错误与陷阱
数据对齐错误 · 索引错位 · 类型转换
常见错误陷阱
26
精度验收标准
如何定义可接受的误差范围 · 根据任务类型设定阈值
精度验收标准如何定义可接受的…
27
综合实战
从原框架模型到IR模型 · 完成一次完整的精度对比与问题修复流程
综合实战IR
28
性能与精度的权衡
在满足精度要求的前提下优化推理性能的…
性能精度的权衡
29
课程总结
核心要点回顾 · 最佳实践 · 常见问题速查表
课程总结核心要点回顾
30
进阶学习路径
推荐资源 · 官方文档 · 社区讨论
进阶学习路径推荐资源