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12. OpenMV TensorFlow Lite部署：小模型转换和板端推理

共计 30 章节

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了解OpenMV与TensorFlo… · 课程目标 · 学习路径和典型应用场景

课程导入OpenMV

安装OpenMV IDE · 配置TensorFlow环境 · 准备Python和依赖库

环境搭建OpenMV

OpenMV硬件基础

熟悉OpenMV Cam的型号 · 性能参数 · 内存限制

OpenMV硬件基础

TensorFlow Lite简介

理解TFLite的架构 · 为什么适合嵌入式设备 · 与TensorFlow的关系及量化概…

模型选型策略

如何选择适合OpenMV的小型神经网… · SqueezeNet · 自定义CNN）及模型大小评估

模型选型策略OpenMV

模型训练基础

使用TensorFlow/Keras… · 包括数据准备 · 训练和验证

模型训练基础TensorFlow/K…

模型转换流程

将训练好的Keras模型转换为Ten… · 使用TFLite Converter…

模型转换流程Keras

量化技术详解

理解动态范围量化 · 浮点16量化 · 整型量化

量化技术详解理解动态范围量化

模型优化与压缩

剪枝 · 权重聚类 · 知识蒸馏等模型压缩方法

模型优化压缩

模型文件导出

生成.tflite文件 · 检查模型大小 · 输入输出张量形状

模型文件导出tflite

OpenMV固件与TFLite支持

了解OpenMV固件中TFLite… · 版本兼容性和内存分配

部署前准备

将.tflite模型文件上传到Ope… · 并准备测试图像数据

部署前准备tflite

OpenMV TFLite API使用

学习OpenMV IDE中tf模块的… · 如tf.load · tf.classify

图像预处理

在OpenMV上实现图像缩放 · 归一化 · 通道转换等预处理

图像预处理OpenMV

板端推理实战

编写第一个OpenMV TFLite… · 实现图像分类并输出结果到串口或LCD

板端推理实战OpenMV

分析推理时间 · 帧率 · 内存占用

性能调优分析推理时间

多类别分类案例

构建一个多类别物体识别系统 · 如识别不同颜色或形状 · 并处理置信度阈值

多类别分类案例构建一个多类别物…

目标检测部署

使用TFLite的检测模型（如SSD… · 理解输出张量解析

目标检测部署TFLite

自定义模型实战

从零训练一个自定义分类模型（如手势识… · 并完成转换和部署全流程

自定义模型实战从零训练一个自定…

常见错误与调试

解决模型加载失败 · 内存不足 · 推理结果错误等常见问题

常见错误调试

模型精度与速度权衡

分析量化对精度的影响 · 通过测试集评估模型在板上的实际表现

模型精度速度权衡

多模型管理

在OpenMV上同时加载多个TFLi… · 实现复杂任务切换和资源管理

多模型管理OpenMV

与传感器融合

结合OpenMV的摄像头 · 麦克风 · IMU等传感器数据

传感器融合OpenMV

边缘计算与云协同

将OpenMV推理结果上传至云端 · 实现边缘-云协同的智能系统

边缘计算云协同

低功耗优化

通过降低帧率 · 使用睡眠模式 · 优化模型推理频率来延长电池寿命

低功耗优化通过降低帧率

实际项目案例

设计一个完整的智能垃圾分类系统 · 从数据采集到模型部署 · 并展示效果

实际项目案例设计一个完整的智…

模型更新与OTA

实现在OpenMV上远程更新TFLi… · 通过SD卡或无线模块进行固件升级

OTA模型更新

安全与可靠性

考虑模型鲁棒性 · 输入异常处理 · 系统看门狗和错误恢复机制

安全可靠性

结合前面知识 · 完成一个端到端的智能安防项目（如入侵… · 并撰写部署文档

综合实战结合前面知识

课程总结与进阶

回顾核心知识点 · 探讨TFLite在OpenMV上的未… · 推荐学习资源和进阶方向

课程总结进阶