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INT8 PTQ模型在Cortex-M上精度验证指南

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程结构
课程导入学习目标
02
嵌入式AI基础
Cortex-M处理器架构特点 · CMSIS-NN与硬件加速 · 模型部署流程概览
AI嵌入式
03
量化基础概念
浮点与定点表示 · INT8量化原理 · 对称与非对称量化
量化基础概念浮点
04
PTQ原理与流程
训练后量化（PTQ）定义 · 校准数据集选择 · 量化流程步骤
PTQ原理
05
精度验证核心指标
分类准确率 · 回归误差 · 混淆矩阵
精度验证核心指标分类准确率
06
精度验证环境搭建
开发板选型 · IDE与工具链（STM32CubeI… · Keil）
精度验证环境搭建开发板选型
07
模型准备与转换
支持PTQ的框架（TFLite · ONNX · PyTorch）
模型准备转换
08
校准数据集构建
数据采集原则 · 样本数量与多样性 · 数据预处理与归一化
校准数据集构建数据采集原则
09
量化工具使用
TensorFlow Lite Co… · ONNX Runtime · STM32Cube.AI
量化工具使用TensorFlow
10
量化参数分析
scale与zero-point计算 · 动态范围统计 · 异常值处理
量化参数分析scale
11
精度验证流程设计
基准模型精度获取 · 量化模型精度对比 · 误差容忍度设定
精度验证流程设计基准模型精度获取
12
Cortex-M上推理实现
模型部署到开发板 · 内存布局 · 推理调用接口
Cortex-M上推理实现
13
精度验证实战（一）
图像分类模型（如MobileNet）…
精度验证实战MobileNet
14
精度验证实战（二）
目标检测模型（如YOLO-tiny）…
精度验证实战YOLO-tiny
15
精度验证实战（三）
语音或传感器数据模型（如关键字识别）…
精度验证实战语音或传感器数据…
16
精度损失诊断方法
逐层误差分析 · 敏感层定位 · 量化噪声可视化
精度损失诊断方法逐层误差分析
17
精度优化策略
混合量化 · 部分层保持浮点 · 调整校准集
精度优化策略混合量化
18
工具链集成与自动化
CI/CD集成精度验证 · 自动化测试脚本 · 结果报告生成
工具链集成自动化
19
常见问题与解决方案
精度骤降 · 推理崩溃 · 算子不支持
常见问题解决方案
20
精度验证最佳实践
验证流程标准化 · 文档记录 · 可复现性
精度验证最佳实践验证流程标准化
21
案例研究
工业级模型在Cortex-M上的精度…
案例研究Cortex-M
22
性能与精度权衡
推理速度 · 内存占用 · 功耗与精度的关系
性能精度权衡
23
高级主题
量化感知训练（QAT）与PTQ结合 · 自适应量化 · 知识蒸馏辅助精度恢复
高级主题QAT
24
多模型与多平台验证
不同Cortex-M型号（M0/M4… · 跨平台一致性验证
多模型多平台验证
25
精度验证工具开发
基于Python的验证框架设计 · 数据可视化 · 自动化报告生成
精度验证工具开发Python
26
安全与可靠性
量化模型在安全关键应用中的精度验证要… · 故障注入测试
安全可靠性
27
综合实战项目
从零开始完成一个完整INT8 PTQ… · 包括文档与答辩
综合实战项目INT8
28
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结进阶路径
29
考试与评估
理论测试 · 实操考核 · 项目评审标准
考试评估
30
答疑与讨论
常见疑问解答 · 学员问题收集 · 互动环节设计
答疑讨论