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STM32Cube AI部署YOLO轻量模型的实战教程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与实战项目预览
课程导入学习目标
02
嵌入式AI与STM32Cube.AI概述
STM32Cube.AI工具链的功能 · 版本 · 支持模型格式及部署流程概览
AISTM32Cube.AI
03
YOLO轻量模型基础
YOLO系列演进 · 轻量化设计（如YOLOv5n · YOLOv8n
YOLO轻量模型基础
04
模型轻量化技术
剪枝 · 量化 · 知识蒸馏
模型轻量化技术剪枝
05
数据集准备与标注
目标检测数据集格式（COCO · VOC） · 数据增强策略及标注工具使用
数据集准备标注
06
模型训练与调优
基于PyTorch训练轻量YOLO模… · 超参数调整 · 训练技巧及性能评估指标
模型训练调优
07
模型导出与转换
将PyTorch模型导出为ONNX · TensorFlow Lite等中间… · 并处理算子兼容性
模型导出转换
08
STM32Cube.AI环境搭建
安装STM32CubeMX · STM32CubeIDE · X-CUBE-AI扩展包及配置开发环…
STM32Cube.AI环境搭建
09
STM32Cube.AI模型转换
使用X-CUBE-AI将ONNX/T… · 并分析内存占用
STM32Cube.AI模型转换
10
STM32硬件平台选型
适合YOLO轻量模型的STM32系列… · F4 · L4）性能对比与选型建议
STM32硬件平台选型
11
模型量化与定点化
8位量化 · 混合精度量化 · 校准数据集生成及量化误差分析
模型量化定点化
12
STM32CubeMX项目配置
创建工程 · 配置时钟 · 外设（UART
STM32CubeMX项目配置
13
AI模型集成与代码生成
在STM32CubeIDE中集成生成… · 编写推理调用接口
AI模型集成
14
图像采集与预处理
摄像头驱动（OV2640/OV767… · 图像缩放 · 格式转换（RGB888/RGB565…
图像采集预处理
15
YOLO后处理算法
边界框解码 · 置信度阈值过滤 · NMS（非极大值抑制）在MCU上的高…
YOLO后处理算法
16
内存优化与性能调优
使用CMSIS-DSP · 内存池管理 · DMA传输
内存优化性能调优
17
实战案例一
基于STM32H7的YOLOv5n目…
实战案例一STM32H7
18
实战案例二
基于STM32F4的YOLOv8n轻…
实战案例二STM32F4
19
实战案例三
多目标实时检测——在STM32上实现…
实战案例三STM32
20
实战案例四
低功耗与边缘部署——使用STM32L…
实战案例四STM32L
21
模型压缩进阶
知识蒸馏与神经架构搜索（NAS）在M…
模型压缩进阶NAS
22
推理加速技术
使用STM32的硬件加速器（如DSP · FPU · Neural Processing…
推理加速技术STM32
23
调试与验证
使用STM32CubeMonitor · 串口输出 · 日志系统及可视化工具验证模型输出
调试验证
24
常见问题与解决方案
模型转换失败 · 内存溢出 · 推理速度慢
常见问题解决方案
25
性能评估与基准测试
在STM32上测量推理时间 · 帧率 · 功耗及内存占用
性能评估基准测试
26
模型更新与OTA
在STM32上实现模型参数远程更新 · 支持动态切换不同检测任务
OTA模型更新
27
安全性与可靠性
模型输入校验 · 异常处理 · 看门狗机制及工业级部署注意事项
安全性可靠性
28
综合项目实战
设计一个完整的智能安防系统 · 集成YOLO检测 · 报警输出
综合项目实战设计一个完整的智…
29
课程总结与进阶路径
回顾核心知识点 · 推荐学习资源 · 社区及后续研究方向（如TinyML
课程总结进阶路径
30
结课测试与项目答辩
设计综合测试题 · 评估学员对STM32Cube AI部…
结课测试项目答辩