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11. 农业模型量化部署：小模型压缩、精度评估和板端验证

共计 30 章节
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01
课程导入
农业模型部署的背景 · 挑战与学习路径总览
课程导入农业模型部署的背…
02
边缘计算与板端硬件基础
常见农业部署平台（如树莓派 · Jetson · ESP32）的算力与内存约束
边缘计算板端硬件基础
03
模型压缩核心概念
剪枝 · 量化 · 蒸馏
模型压缩核心概念剪枝
04
模型量化原理
对称/非对称量化 · 动态/静态量化 · INT8/FP16精度对比
模型量化原理对称
05
量化工具链入门
PyTorch/TensorFlow…
量化工具链入门PyTorch/Tens…
06
剪枝技术实战
结构化剪枝与非结构化剪枝在农业模型（…
剪枝技术实战结构化剪枝
07
知识蒸馏方法
教师-学生网络设计 · 蒸馏损失函数与农业小模型训练技巧
知识蒸馏方法教师
08
低秩分解与紧凑网络设计
MobileNet · EfficientNet等轻量架构在…
低秩分解紧凑网络设计
09
农业模型压缩案例
从YOLO到Tiny-YOLO的作物…
农业模型压缩案例YOLO
10
精度评估指标体系
准确率 · 召回率 · mAP
精度评估指标体系准确率
11
部署前精度验证
使用验证集 · 交叉验证和田间测试数据评估压缩模型泛…
部署前精度验证使用验证集
12
板端推理框架选择
TensorRT · OpenVINO · TFLite Micro
板端推理框架选择TensorRT
13
板端部署环境搭建
交叉编译 · 依赖库安装 · 硬件加速（GPU/NPU/TPU）配…
板端部署环境搭建交叉编译
14
模型转换与优化
从PyTorch到ONNX再到板端格…
模型转换优化
15
板端内存与延迟优化
内存复用 · 算子融合 · 批处理策略在农业实时推理中的应用
板端内存延迟优化
16
农业传感器数据融合
将图像 · 温湿度 · 土壤数据与模型输出结合的部署架构
农业传感器数据融…将图像
17
多模型协同部署
多个小模型（如病害检测+产量预测）在…
多模型协同部署多个小模型
18
板端验证实战
以小麦赤霉病检测为例 · 完成模型压缩 · 精度评估和Jetson Nano部署
板端验证实战以小麦赤霉病检测…
19
模型鲁棒性测试
光照变化 · 遮挡 · 噪声对压缩模型精度的影响及缓解措施
模型鲁棒性测试光照变化
20
模型更新与在线学习
板端增量学习 · 模型热替换与农业季节性适配
模型更新线学习
21
能耗与散热管理
长时间田间运行时的功耗优化 · 温控策略与硬件选型
能耗散热管理
22
安全性与隐私
农业数据加密 · 模型防篡改 · 边缘-云端通信安全
安全性隐私
23
常见问题排查
量化后精度骤降 · 推理速度未提升 · 内存溢出等故障诊断
常见问题排查量化后精度骤降
24
性能调优工具
Profiler · Benchmark · 可视化工具在板端验证中的使用
性能调优工具Profiler
25
农业模型压缩的行业标准与最佳实践
参考 · 开源项目与竞赛经验
农业模型压缩的行…最佳实践
26
综合实战项目
从零构建一个完整的农业害虫识别系统 · 涵盖压缩 · 评估
综合实战项目从零构建一个完整…
27
课程总结与进阶路径
边缘AI在智慧农业中的未来趋势与学习…
课程总结进阶路径
28
实战作业
给定一个预训练农业模型 · 完成量化压缩并提交精度报告
实战作业给定一个预训练农…
29
实战作业
在指定开发板上部署压缩模型 · 并优化延迟至实时要求
实战作业指定开发板上部署…
30
综合考核
设计一个农业场景的端到端部署方案 · 并答辩展示
综合考核设计一个农业场景…