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NXP eIQ模型量化精度损失分析与恢复实战教程

共计 30 章节
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01
课程导入
了解NXP eIQ平台 · 模型量化在边缘AI中的重要性 · 课程学习目标与整体框架
课程导入NXP
02
量化基础概念
掌握量化定义 · 定点与浮点表示 · 对称与非对称量化
量化基础概念掌握量化定义
03
NXP eIQ工具链概览
熟悉eIQ Toolkit · eIQ Portal · eIQ ML Ops等组件及其在模型…
NXPeIQ
04
量化方法分类
区分训练后量化（PTQ）与量化感知训… · 理解各自适用场景与优缺点
量化方法分类PTQ
05
量化精度损失机理
分析量化误差来源（舍入误差 · 截断误差 · 动态范围压缩）及其对模型性能的影响
量化精度损失机理分析量化误差来源
06
精度评估指标
掌握准确率 · F1 · mAP
精度评估指标掌握准确率
07
环境搭建与工具安装
实战配置NXP eIQ开发环境 · 安装必要依赖（如TensorFlow… · ONNX Runtime
环境搭建工具安装
08
模型准备与预处理
学习如何导入预训练模型（如Tenso… · PyTorch · ONNX）并进行输入预处理
模型准备预处理
09
PTQ实战流程
使用eIQ工具对模型进行训练后量化 · 生成量化模型并部署到NXP平台
PTQ实战流程
10
QAT实战流程
在训练过程中模拟量化 · 使用eIQ支持的框架（如Tensor… · PyTorch）实现量化感知训练
QAT实战流程
11
量化精度损失诊断
通过逐层分析 · 激活分布可视化等方法定位精度下降的关…
量化精度损失诊断通过逐层分析
12
数据校准与代表性数据集
学习如何选择校准数据集 · 校准样本数量对量化效果的影响
数据校准代表性数据集
13
量化参数调优
调整量化粒度（逐层/逐通道） · 对称性 · 位宽（8位/16位）等参数以降低精度…
量化参数调优调整量化粒度
14
混合精度量化
探索不同层使用不同位宽或量化策略 · 平衡精度与性能
混合精度量化探索不同层使用不…
15
精度恢复技术
应用知识蒸馏 · 微调 · 部分层回退等策略恢复量化后模型精度
精度恢复技术应用知识蒸馏
16
案例实战
图像分类模型（如MobileNet）…
案例实战MobileNet
17
案例实战
目标检测模型（如YOLO）在NXP平…
案例实战YOLO
18
案例实战
语义分割模型（如DeepLab）的量…
案例实战DeepLab
19
NXP硬件部署与推理优化
将量化模型部署到i.MX 8M Pl… · i.MX RT等平台 · 使用NPU/GPU加速
NXP硬件部署
20
精度与性能权衡
分析量化后模型大小 · 推理速度 · 内存占用与精度的关系
精度性能权衡
21
常见问题与排查
处理量化后模型输出NaN · 精度骤降 · 推理错误等典型问题
常见问题排查
22
工具链高级功能
利用eIQ Portal的模型分析 · 调试和可视化功能辅助精度分析
工具链高级功能eIQ
23
自动化量化流程
编写脚本批量量化多个模型 · 并自动评估精度损失
自动化量化流程编写脚本批量量化…
24
量化模型验证与测试
在真实硬件上验证量化模型 · 确保精度与性能符合要求
量化模型验证测试
25
与TensorFlow Lite/ONNX Runtime集成
使用第三方工具与eIQ结合 · 扩展量化能力
TensorFlowLite/ONNX
26
模型压缩与量化结合
结合剪枝 · 权重共享等技术进一步减少模型大小并保…
模型压缩量化结合
27
行业应用案例
工业视觉 · 智能家居 · 汽车电子等场景中的量化精度恢复实践
行业应用案例工业视觉
28
综合实战项目
从零开始完成一个完整项目（如人脸识别… · 精度分析与恢复
综合实战项目从零开始完成一个…
29
课程总结与最佳实践
回顾关键知识点 · 总结量化精度损失分析与恢复的通用方法…
课程总结最佳实践
30
进阶学习路径
推荐资源 · 社区 · 论文
进阶学习路径推荐资源