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TinyML关键点检测模型在Ethos-U上的部署指南

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与关键点检测概述 · Ethos-U处理器简介 · 课程目标与学习路径
课程导入TinyML
02
环境搭建
安装Arm虚拟硬件 · Ethos-U55/U65评估套件 · TensorFlow Lite Mi…
环境搭建Arm
03
关键点检测基础
人体姿态估计 · 关键点坐标定义 · 常见数据集（如COCO
关键点检测基础人体姿态估计
04
模型选型
适合TinyML的关键点检测网络（如… · EfficientNet-Lite） · 参数量与精度权衡
模型选型TinyML
05
模型训练
使用TensorFlow/Keras… · 数据增强 · 损失函数（MSE
模型训练TensorFlow/K…
06
模型量化
训练后量化与量化感知训练 · INT8量化原理 · 校准数据集准备
模型量化训练后量化
07
模型转换
将Keras模型转换为TensorF… · 设置输入输出张量 · 量化参数配置
模型转换Keras
08
Ethos-U部署流程
Vela编译器工作原理 · 将TFLite模型编译为Ethos-…
Ethos-U部署流程
09
Vela编译实操
命令行参数详解 · 优化选项（内存 · 性能）
Vela编译实操
10
嵌入式集成
在Cortex-M平台上集成Etho… · 初始化NPU · 加载模型缓冲区
嵌入式集成Cortex-M
11
推理引擎
使用TensorFlow Lite… · 解释器配置 · 内存分配策略
推理引擎TensorFlow
12
关键点后处理
解码模型输出 · 热图或回归坐标转换 · 非极大值抑制（NMS）实现
关键点后处理解码模型输出
13
性能优化
模型推理时间测量 · 内存占用分析 · 算子融合与剪枝技巧
性能优化模型推理时间测量
14
精度验证
在开发板上运行测试集 · 计算PCK/OKS指标 · 与PC端结果对比
精度验证开发板上运行测试…
15
案例实战
基于STM32H7+Ethos-U5… · 完整代码走读
案例实战STM32H7+Etho…
16
案例实战
基于树莓派Pico+Ethos-U6… · 实时视频流处理
案例实战Pico+Ethos-U…
17
常见问题
模型编译失败原因排查 · 算子不支持处理 · 内存溢出解决方案
常见问题模型编译失败原因…
18
调试技巧
使用Arm调试器 · 日志输出 · 性能计数器
调试技巧Arm
19
功耗优化
动态电压频率调整 · 低功耗模式 · 推理频率控制
功耗优化动态电压频率调整
20
多模型协同
关键点检测与分类/分割模型串联 · 共享内存管理
多模型协同关键点检测
21
模型更新
OTA固件升级 · 模型热替换 · 版本兼容性管理
模型更新OTA
22
安全与隐私
模型加密 · 输入数据保护 · 防篡改机制
安全隐私
23
边缘-云协同
本地推理与云端备份 · 模型联邦学习基础
边缘云协同
24
高级优化
知识蒸馏 · 神经架构搜索（NAS）在TinyML…
高级优化知识蒸馏
25
工具链进阶
使用X-CUBE-AI · Edge Impulse · STM32CubeMX集成Ethos…
工具链进阶X-CUBE-AI
26
性能基准测试
标准数据集（MLPerf Tiny）… · 结果对比分析
性能基准测试MLPerf
27
案例实战
智能门锁人脸关键点检测 · 低功耗唤醒词+关键点联合系统
案例实战智能门锁人脸关键…
28
综合项目
从零构建一个完整的关键点检测产品（硬… · 模型训练 · 部署
综合项目从零构建一个完整…
29
常见错误与规避
量化误差 · 数据对齐 · 端序问题
常见错误规避
30
课程总结与进阶路径
回顾核心技能 · 推荐学习资源 · 社区与开源项目
课程总结进阶路径