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Edge AI轻量网络结构压缩与蒸馏实战

共计 30 章节
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01
课程导学
Edge AI与轻量化模型的时代背景 · 课程目标 · 学习路径与实战环境搭建
课程导学Edge
02
轻量网络基础
卷积神经网络基础 · 深度可分离卷积 · 分组卷积
轻量网络基础卷积神经网络基础
03
经典轻量网络架构解析
MobileNet系列 · ShuffleNet系列 · EfficientNet-Lite
经典轻量网络架构…MobileNet
04
模型压缩总览
剪枝 · 量化 · 低秩分解
模型压缩总览剪枝
05
结构化剪枝实战
基于BN层缩放因子的通道剪枝原理 · 稀疏训练 · 剪枝后微调与模型导出
结构化剪枝实战BN
06
非结构化剪枝与稀疏化
权重剪枝 · 稀疏矩阵存储 · 硬件加速潜力与工程实践中的挑战
非结构化剪枝稀疏化
07
模型量化基础
定点数表示 · 对称/非对称量化 · 量化误差分析
模型量化基础定点数表示
08
量化实战
使用PyTorch/TensorFl… · 量化模型在边缘设备（如树莓派 · Jetson）上的部署
量化实战PyTorch/Tens…
09
低秩分解与张量分解
SVD分解 · CP分解 · Tucker分解在卷积核压缩中的应用…
低秩分解张量分解
10
知识蒸馏核心原理
软标签 · 温度系数 · 蒸馏损失设计
知识蒸馏核心原理软标签
11
蒸馏方法进阶
特征蒸馏 · 注意力蒸馏 · 关系蒸馏
蒸馏方法进阶特征蒸馏
12
蒸馏实战（图像分类）
ResNet教师蒸馏MobileNe… · 完整代码实现与精度-效率权衡分析
蒸馏实战图像分类
13
轻量目标检测模型
YOLO系列轻量化变体 · SSD-MobileNet · Tiny-DETR等结构压缩与蒸馏策…
轻量目标检测模型YOLO
14
检测模型蒸馏实战
基于FGD · LD等检测蒸馏方法 · 在Pascal VOC/COCO子集…
检测模型蒸馏实战FGD
15
轻量语义分割模型
DeepLabV3-MobileNe… · UNet轻量化 · 实时分割网络（如BiSeNet）的压…
轻量语义分割模型DeepLabV3-Mo…
16
分割模型蒸馏实战
使用边界感知蒸馏或特征对齐蒸馏提升轻…
分割模型蒸馏实战使用边界感知蒸馏…
17
Transformer轻量化
Vision Transformer… · 蒸馏（DeiT） · Token稀疏化
Transformer轻量化
18
Transformer蒸馏实战
DeiT蒸馏流程 · 注意力图蒸馏 · 在图像分类任务上训练轻量ViT
Transformer蒸馏实战
19
神经架构搜索（NAS）入门
搜索空间 · 搜索策略 · 评估策略
NAS神经架构搜索
20
轻量NAS实战
使用NNI或AutoKeras进行轻… · 生成适合边缘设备的模型结构
NAS轻量
21
模型压缩与蒸馏的协同
剪枝+量化+蒸馏联合优化策略 · 训练流程设计与注意事项
模型压缩蒸馏的协同
22
边缘推理框架与硬件适配
TensorRT · OpenVINO · TFLite
边缘推理框架硬件适配
23
边缘设备部署实战
在Jetson Nano/树莓派/手… · 性能测试与功耗分析
边缘设备部署实战Jetson
24
模型压缩中的常见问题
精度下降 · 训练不稳定 · 过拟合
模型压缩常见问题
25
蒸馏中的常见陷阱
教师模型过强/过弱 · 温度选择 · 损失权重
蒸馏常见陷阱
26
案例实战（一）
从ResNet50压缩到Mobile… · 完整流程与效果对比
案例实战ResNet50
27
案例实战（二）
YOLOv5s压缩到YOLOv5n并… · 在边缘设备上实现实时检测
案例实战YOLOv5s
28
案例实战（三）
轻量分割模型在医疗影像（如细胞分割）…
案例实战轻量分割模型
29
综合项目
设计一个端到端Edge AI解决方案 · 从模型选型 · 压缩蒸馏
综合项目Edge
30
课程总结与进阶方向
技术趋势（自动化压缩 · 大模型蒸馏到小模型） · 学习资源
课程总结进阶方向