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浮点转INT8模型在NXP eIQ开发板的部署案例

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径

课程导入学习目标

边缘AI与模型量化基础

边缘计算 · 模型压缩 · 量化基本概念与收益

INT8量化原理

对称量化 · 非对称量化 · 缩放因子与零点偏移

INT8量化原理

浮点转INT8的常用方法

训练后量化（PTQ）与量化感知训练（…

NXP eIQ平台概览

eIQ Toolkit · eIQ Inference · 支持的硬件与软件生态

开发环境搭建

安装eIQ Toolkit · 配置交叉编译工具链 · 连接开发板

开发环境搭建eIQ

模型准备与预处理

选择合适模型 · 输入尺寸调整 · 数据归一化与格式转换

模型准备预处理

使用eIQ Portal进行模型转换

导入浮点模型 · 配置量化参数 · 生成INT8模型

量化校准数据集

如何选择代表性数据 · 样本数量与预处理对齐

量化校准数据集如何选择代表性数…

量化精度评估

评估指标（准确率 · 混淆矩阵） · 对比浮点与INT8模型性能

量化精度评估评估指标

处理量化误差

常见误差来源 · 混合精度策略 · 敏感层分析与处理

处理量化误差常见误差来源

NXP eIQ推理引擎

使用eIQ Inference AP… · 执行推理

硬件加速与NPU利用

i.MX 8M Plus NPU · eIQ Neutron · 算子支持与优化

NPU硬件加速

图像分类模型（如MobileNetV…

案例实战MobileNetV

目标检测模型（如YOLOv5s）量化…

案例实战YOLOv5s

语义分割模型（如DeepLabV3）…

案例实战DeepLabV3

模型部署中的内存与存储优化

模型文件大小 · 运行时内存占用 · Flash布局

模型部署内存

推理性能调优

延迟 · 吞吐量 · 功耗测量与优化技巧

推理性能调优延迟

多线程与异步推理

使用eIQ API实现流水线 · 提高帧率

多线程异步推理

常见问题与调试

量化失败 · 精度下降 · 算子不支持

常见问题调试

模型版本管理与迭代

量化模型更新 · 回滚与自动化流程

模型版本管理迭代

安全与可靠性

模型完整性校验 · 异常处理 · 看门狗与恢复机制

安全可靠性

与云服务集成

将量化模型部署到边缘设备并与云端协同…

云服务集成将量化模型部署到…

设计一个端到端智能门禁系统 · 包含浮点转INT8部署全流程

综合项目设计一个端到端智…

工业缺陷检测系统 · 量化部署并实现实时报警

综合项目工业缺陷检测系统

智能语音唤醒词识别 · INT8模型在eIQ上的部署与优化

综合项目智能语音唤醒词识…

性能对比与基准测试

不同量化方法 · 不同硬件配置下的对比分析

性能对比基准测试

前沿与扩展

INT4 · 混合精度 · 自动化量化工具链

核心知识点回顾 · 常见误区 · 最佳实践与学习资源推荐

课程总结核心知识点回顾

完成一个自选场景的浮点转INT8部署…

结业考核INT8