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TinyML端到端项目：ONNX模型到MCU部署实战

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML的定义 · 应用场景 · 课程目标与学习路径概览
课程导入TinyML
02
嵌入式系统基础
MCU架构 · 外设接口 · 内存与存储限制
嵌入式系统基础MCU
03
机器学习基础回顾
神经网络核心概念 · 卷积层 · 池化层
机器学习基础回顾神经网络核心概念
04
TinyML技术栈概览
TensorFlow Lite Mi… · CMSIS-NN · ONNX Runtime
TinyML技术栈概览
05
ONNX模型格式详解
ONNX的由来 · 模型结构 · 算子集
ONNX模型格式详解
06
模型转换基础
从PyTorch/TensorFlo…
模型转换基础PyTorch/Tens…
07
ONNX模型优化
图优化 · 算子融合 · 量化感知训练
ONNX模型优化
08
量化原理与实战
动态量化 · 静态量化 · 整型量化
量化原理动态量化
09
模型压缩与剪枝
结构化剪枝 · 非结构化剪枝 · 低秩分解
模型压缩剪枝
10
ONNX到TensorFlow Lite的转换
使用onnx-tf或直接转换工具 · 处理不兼容算子
ONNXTensorFlow
11
TensorFlow Lite Micro框架
架构 · 核心API · 内存管理
TensorFlowLite
12
MCU部署硬件选型
常见MCU平台（STM32 · ESP32 · Arduino
MCU部署硬件选型
13
开发环境搭建
安装工具链 · 配置交叉编译 · 调试器
开发环境搭建安装工具链
14
模型部署流程总览
从ONNX到C++数组 · 模型解释器集成 · 推理调用
模型部署流程总览ONNX
15
实战项目一
图像分类——使用MobileNetV…
实战项目一MobileNetV
16
实战项目二
关键词唤醒——使用ONNX音频模型部… · 实现语音识别
实战项目二ONNX
17
实战项目三
异常检测——使用ONNX自编码器部署…
实战项目三ONNX
18
实战项目四
手势识别——使用IMU数据训练ONN…
实战项目四IMU
19
实战项目五
人员检测——使用PIR传感器与ONN…
实战项目五PIR
20
模型推理优化
使用CMSIS-NN加速 · SIMD指令 · 内存对齐
模型推理优化CMSIS-NN
21
功耗与性能调优
测量功耗 · 优化推理频率 · 使用低功耗模式
功耗性能调优
22
模型部署中的常见问题
算子不支持 · 内存溢出 · 精度下降
模型部署常见问题
23
调试与测试方法
单元测试 · 集成测试 · 日志输出
调试测试方法
24
模型版本管理与持续集成
使用Git · Docker · CI/CD自动化测试与部署流程
模型版本管理持续集成
25
边缘端数据采集与预处理
传感器数据采集 · 滤波 · 归一化
边缘端数据采集预处理
26
模型训练与验证
数据增强 · 交叉验证 · 过拟合处理
模型训练验证
27
端到端项目实战
从数据采集 · 训练 · 转换
端到端项目实战从数据采集
28
案例研究
工业预测性维护 · 智能农业 · 可穿戴健康监测中的TinyML应用
案例研究工业预测性维护
29
安全与隐私
模型加密 · 防篡改 · 数据隐私保护
安全隐私
30
综合提升与未来趋势
TinyML与边缘AI · 神经形态计算 · 超低功耗芯片
综合提升未来趋势