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TFLite Micro CMSIS-NN深度卷积加速教程

共计 30 章节
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01
课程导入
了解TFLite Micro与CMS… · 学习目标 · 课程整体框架与适用硬件平台
课程导入TFLite
02
嵌入式深度学习基础
掌握神经网络在MCU上的部署挑战 · 量化基础（INT8/FP32）与模型…
嵌入式深度学习基…MCU
03
TFLite Micro架构解析
熟悉TFLite Micro的运行时… · 算子注册机制 · 内存规划与解释器工作流程
TFLiteMicro
04
CMSIS-NN库概览
理解CMSIS-NN的软件包结构 · 核心函数分类（卷积 · 池化
CMSIS-NN库概览
05
深度卷积算子原理
深入剖析深度可分离卷积（Depthw… · 计算流程与参数（stride · padding
深度卷积算子原理Depthw
06
CMSIS-NN深度卷积实现
学习arm_depthwise_co… · 数据布局（NHWC/NCHW）与内存…
CMSIS-NN深度卷积实现
07
量化与数据格式转换
掌握INT8量化参数（scale/z… · 以及浮点模型到量化模型的转换工具（T…
量化数据格式转换
08
环境搭建与工具链
配置Keil MDK · STM32CubeIDE或GCC交叉… · 集成CMSIS-NN与TFLite…
环境搭建工具链
09
第一个深度卷积示例
在STM32F4/F7或Cortex… · 验证输出正确性
第一个深度卷积示…STM32F4/F7
10
性能基准测试方法
学习使用CMSIS-NN自带的ben… · 测量推理时间 · MACs与内存占用
性能基准测试方法CMSIS-NN
11
内存优化策略
分析TFLite Micro的are… · 优化深度卷积的中间缓冲区（scrat…
内存优化策略TFLite
12
算子融合与图优化
理解TFLite的算子融合（如Con… · 并利用TFLite转换器进行优化
算子融合图优化
13
CMSIS-NN深度卷积的汇编级优化
了解arm_conv_depthwi… · SIMD（如DSP扩展）与指令调度技…
CMSIS-NN深度卷积的汇编级…
14
多线程与RTOS集成
在FreeRTOS或RT-Threa…
RTOS多线程
15
常见错误与调试技巧
处理CMSIS-NN调用时的内存越界 · 对齐错误 · 量化参数不匹配等典型问题
常见错误调试技巧
16
模型转换实战
使用TensorFlow训练一个简单… · 导出为TFLite并量化 · 再转换为C数组供TFLite Mic…
模型转换实战TensorFlow
17
深度卷积在图像识别中的应用
以CIFAR-10或自定义数据集为例 · 部署MobileNetV1的深度卷积…
深度卷积图像识别
18
深度卷积在关键词唤醒（KWS）中的应用
实现基于深度卷积的音频特征提取与分类 · 优化实时性与功耗
KWS深度卷积
19
深度卷积在异常检测中的应用
利用深度卷积提取传感器信号特征 · 实现设备振动或电流异常检测的端侧推理
深度卷积异常检测
20
性能调优实战
通过调整循环展开因子 · 数据对齐 · 缓存预取等参数
性能调优实战通过调整循环展开…
21
功耗优化与低功耗设计
结合MCU的低功耗模式（如WFI · 睡眠）与CMSIS-NN的算力调度 · 降低平均功耗
功耗优化低功耗设计
22
与CMSIS-DSP协同
利用CMSIS-DSP的FFT · 矩阵运算等函数预处理输入数据 · 提升深度卷积的整体效率
CMSIS-DSP协同
23
多模型与动态切换
在TFLite Micro中管理多个… · 实现深度卷积模型的动态加载与切换 · 优化内存复用
多模型动态切换
24
模型剪枝与稀疏化
学习结构化剪枝方法 · 将稀疏深度卷积映射到CMSIS-NN…
模型剪枝稀疏化
25
知识蒸馏与模型小型化
通过知识蒸馏训练紧凑的深度卷积模型 · 在保持精度的同时减少计算量
知识蒸馏模型小型化
26
硬件加速器接口
了解MCU上的硬件卷积加速器（如ST… · 并学习如何与CMSIS-NN软件库协…
硬件加速器接口MCU
27
测试驱动开发（TDD）
为深度卷积算子编写单元测试 · 使用Ceedling或Unity框架…
TDD测试驱动开发
28
持续集成与自动化部署
搭建CI流水线 · 自动编译 · 烧录并运行深度卷积测试用例
持续集成自动化部署
29
综合项目实战
设计一个端到端的智能传感器节点 · 使用TFLite Micro与CMS… · 并完成性能与功耗报告
综合项目实战设计一个端到端的…
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 探讨未来趋势（如Transforme… · 推荐学习资源与社区
课程总结进阶方向