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3. RK工业网关RKNN部署：ONNX转RKNN、量化和板端验证

共计 30 章节
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01
课程导入
了解RK工业网关与RKNN部署的整体… · 明确学习目标 · 课程结构和最终实战效果
课程导入RK
02
RKNN工具链概览
掌握RKNN-Toolkit2的安装 · 版本对应关系 · 基本功能模块（模型转换
RKNN工具链概览
03
ONNX模型基础
理解ONNX格式的构成（节点 · 张量 · 算子）
ONNX模型基础
04
环境搭建与依赖准备
在PC和RK工业网关上配置Pytho… · 安装RKNN-Toolkit2 · 交叉编译工具链及板端运行库
环境搭建依赖准备
05
ONNX转RKNN基础流程
使用RKNN-Toolkit2将ON… · 掌握config · load_onnx
ONNXRKNN
06
RKNN模型配置详解
深入理解mean_values · std_values · quantized_dtype
RKNN模型配置详解
07
量化原理与必要性
解释神经网络量化的基本概念（FP32… · 量化误差来源 · 以及RKNN中量化对性能与精度的影响
量化原理必要性
08
RKNN量化方法
掌握RKNN-Toolkit2中的量… · 量化模式（非量化/动态量化/全整型量…
RKNN量化方法
09
量化精度评估
学会使用RKNN-Toolkit2的… · 对比量化前后模型输出差异 · 定位精度损失原因
量化精度评估RKNN-Toolkit…
10
RKNN模型预编译与加密
了解预编译（precompile）和… · 掌握生成板端可加载的加密RKNN模型
RKNN模型预编译
11
板端运行环境配置
在RK工业网关上安装RKNN Run… · 配置NPU驱动 · 设置CPU/GPU/NPU运行模式及…
板端运行环境配置RK
12
板端推理API使用
掌握Python和C/C++两种接口… · 加载模型 · 设置输入
API板端推理
13
输入输出预处理与后处理
针对图像分类 · 目标检测等任务 · 实现resize
输入输出预处理后处理
14
板端性能测试与调优
使用RKNN提供的benchmark… · 内存占用 · 并通过多线程
板端性能测试调优
15
常见错误与调试技巧
汇总ONNX转换失败 · 量化精度骤降 · 板端加载失败等高频问题
常见错误调试技巧
16
案例实战
图像分类模型部署 · 完成从ONNX到RKNN转换 · 量化
案例实战图像分类模型部署
17
案例实战
目标检测模型部署 · 处理多输出 · 锚框解码
案例实战目标检测模型部署
18
案例实战
语义分割模型部署 · 实现像素级输出处理 · 评估mIoU等指标
案例实战语义分割模型部署
19
多模型协同部署
在RK工业网关上同时部署多个RKNN… · 实现流水线推理 · 模型切换和资源管理
多模型协同部署RK
20
模型转换中的算子支持
了解RKNN对ONNX算子的支持情况 · 学会使用算子映射表 · 自定义算子或调整模型结构
模型转换算子支持
21
动态输入与多batch处理
处理动态尺寸输入 · 多batch推理 · 以及RKNN对动态shape的限制和…
batch动态输入
22
模型量化进阶
混合量化 · 通道量化 · 量化感知训练（QAT）在RKNN中的…
模型量化进阶混合量化
23
板端精度验证与校准
在真实板端数据上验证模型精度 · 对比PC端结果 · 分析量化对特定类别或边界的影响
板端精度验证校准
24
性能瓶颈分析与优化
通过profiling工具定位耗时算… · 使用算子融合 · 内存复用
性能瓶颈分析优化
25
工业场景部署要点
考虑工业网关的稳定性 · 长时间运行 · 温度影响
工业场景部署要点考虑工业网关的稳…
26
安全与权限管理
模型加密 · API访问控制 · 防止模型窃取
安全权限管理
27
与云平台集成
将RK工业网关的推理结果上传至云端 · 实现边缘-云协同 · 包括MQTT
云平台集成RK
28
综合实战
从零部署一个工业缺陷检测系统 · 模型训练 · ONNX导出
综合实战从零部署一个工业…
29
课程总结与常见问题答疑
回顾全课程关键点 · 解答学员常见疑问 · 提供进一步学习资源和社区支持
课程总结常见问题答疑
30
结课项目与考核
设计一个完整的RKNN部署项目 · 要求学员独立完成转换 · 量化
结课项目考核