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NXP eIQ环境下的TinyML模型移植与部署指南

共计 30 章节

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TinyML与NXP eIQ概述 · 课程目标 · 学习路径与工具链全景

课程导入TinyML

嵌入式机器学习基础

TinyML定义 · 边缘计算与云端的区别 · 典型应用场景与限制

嵌入式机器学习基…TinyML

NXP eIQ环境介绍

eIQ Toolkit · eIQ ML Software · eIQ Portal的功能与架构

开发环境搭建

安装NXP eIQ工具链 · 配置MCUXpresso SDK · 连接目标板与调试器

开发环境搭建NXP

模型选择与准备

适合TinyML的模型架构（Mobi… · TinyMLPerf等） · 模型压缩与量化基础

模型选择准备

模型训练与优化

使用TensorFlow Lite或… · 剪枝 · 量化感知训练

模型训练优化

模型转换与量化

将训练模型转换为TensorFlow… · INT8量化 · 校准数据集的使用

模型转换量化

eIQ Portal实战

使用eIQ Portal导入模型 · 可视化分析 · 生成部署代码

模型部署到NXP MCU

生成C数组 · 集成到MCUXpresso工程 · 内存布局与Flash占用

推理引擎集成

使用TensorFlow Lite… · Glow · CMSIS-NN在NXP平台上的集成…

推理引擎集成TensorFlow

硬件加速与NPU

NXP i.MX RT系列中的NPU…

NPU硬件加速

传感器数据管道

采集传感器数据 · 预处理 · 特征提取与模型输入格式匹配

传感器数据管道采集传感器数据

图像分类模型在i.MX RT1060…

案例实战i.MX

关键词唤醒（KWS）模型在LPC55…

案例实战KWS

异常检测模型在MCU上的实现与实时推…

案例实战MCU

性能优化技巧

推理延迟优化 · 内存复用 · 算子替换与内核调优

性能优化技巧推理延迟优化

功耗与资源管理

低功耗模式 · 动态电压频率调整 · 模型切换策略

功耗资源管理

调试与验证

使用eIQ调试工具 · 日志输出 · 模型输出验证与精度评估

常见问题与解决方案

模型不工作 · 内存不足 · 推理错误

常见问题解决方案

安全与可靠性

模型加密 · 防篡改 · OTA更新与故障恢复

安全可靠性

多模型管理

在单一MCU上部署多个模型 · 调度策略与资源隔离

多模型管理MCU

与云服务集成

边缘推理与云端协同 · 模型远程更新与数据回传

云服务集成边缘推理

自动化部署流程

使用CI/CD脚本自动化模型转换 · 编译与烧录

自动化部署流程CI/CD

从需求分析到部署的完整TinyML项…

项目实战TinyML

性能基准测试

使用MLPerf Tiny等基准评估…

性能基准测试MLPerf

混合精度量化 · 知识蒸馏 · 模型架构搜索（NAS）在TinyML…

进阶优化混合精度量化

社区与资源

NXP社区 · eIQ文档 · 开源项目与进一步学习路径

基于给定场景设计并部署一个TinyM…

综合练习TinyM

核心要点回顾 · 常见误区 · 最佳实践与未来趋势

课程总结核心要点回顾

综合测试与项目答辩 · 评估学员对TinyML移植部署的掌握…

结业考核综合测试