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STM32Cube AI部署ResNet轻量模型实战课程

共计 30 章节
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01
课程导入
STM32Cube AI工具链概述 · ResNet轻量模型在嵌入式端的应用… · 课程学习目标与整体路线图
课程导入STM32Cube
02
嵌入式AI基础
边缘计算与嵌入式机器学习概念 · STM32微控制器资源限制 · AI模型部署的挑战与解决方案
AI嵌入式
03
开发环境搭建
STM32CubeMX · STM32CubeIDE · X-CUBE-AI扩展包的安装与配置
开发环境搭建STM32CubeMX
04
ResNet轻量模型原理
ResNet残差结构 · 轻量化设计（如ResNet-18 · MobileNet对比）
ResNet轻量模型原理
05
模型训练与准备
使用PyTorch/TensorFl… · 数据集准备与增强 · 模型导出为ONNX或Keras格式
模型训练准备
06
模型量化与优化
量化感知训练 · 动态范围量化 · 权重量化与激活量化
模型量化优化
07
STM32Cube AI工具使用
X-CUBE-AI的模型导入 · 验证 · 生成C代码的完整流程
STM32CubeAI
08
模型转换与验证
将ONNX/TFLite模型转换为S… · 在PC上模拟验证精度与性能
模型转换验证
09
STM32工程集成
在STM32CubeIDE中集成生成… · 配置时钟 · 内存
STM32工程集成
10
内存与性能优化
STM32内存布局（Flash/RA… · 模型运行时的内存占用分析 · 优化推理速度的技巧（如DMA
内存性能优化
11
实战案例一
基于STM32F746的CIFAR-…
实战案例一STM32F746
12
实战案例二
基于STM32H743的实时物体识别…
实战案例二STM32H743
13
实战案例三
低功耗场景下的关键词识别（KWS）—…
实战案例三KWS
14
实战案例四
传感器数据分类（如人体活动识别）——…
实战案例四传感器数据分类
15
模型部署常见问题
内存不足 · 推理速度慢 · 精度下降
模型部署常见问题内存不足
16
调试与性能分析
使用STM32CubeMonitor · 串口打印 · 调试器进行性能剖析与错误定位
调试性能分析
17
模型再训练与迭代
根据嵌入式端测试结果进行模型微调 · 数据增强 · 重新训练与部署的闭环流程
模型再训练迭代
18
多模型部署与切换
在STM32上同时部署多个轻量模型 · 动态加载与切换策略
多模型部署切换
19
与RTOS集成
在FreeRTOS中调度AI推理任务 · 多任务优先级设计 · 实时性保障
RTOS集成
20
外部存储器扩展
使用外部Flash/SDRAM存储模… · 内存映射与访问优化
外部存储器扩展Flash/SDRAM
21
模型安全与保护
模型加密 · 防拷贝 · IP保护策略在STM32上的实现
模型安全保护
22
边缘AI与云协同
STM32设备与云端通信 · 模型OTA更新 · 联邦学习基础
AI边缘
23
性能基准测试
不同STM32系列（F4 · F7 · H7）上ResNet轻量模型的推理时…
性能基准测试STM32
24
高级优化技术
算子融合 · 层融合 · SIMD指令（如CMSIS-DSP）…
高级优化技术算子融合
25
实战案例五
工业缺陷检测——部署ResNet模型…
实战案例五ResNet
26
实战案例六
智能家居手势识别——使用ToF传感器…
实战案例六ToF
27
常见错误与调试技巧
内存对齐 · 堆栈溢出 · 浮点与定点转换
常见错误调试技巧
28
课程总结与项目答辩
综合项目要求 · 评估标准 · 常见问题回顾与最佳实践分享
课程总结项目答辩
29
拓展学习资源
STM32Cube AI官方文档 · 社区案例 · 论文推荐
拓展学习资源STM32Cube
30
结业测试与实战考核
完成一个端到端的ResNet轻量模型… · 并提交报告与演示
结业测试实战考核