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TinyML视觉模型在Ethos-U上的硬件加速部署案例

共计 30 章节
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01
课程导入
TinyML与Ethos-U概述 · 课程目标 · 学习路径与案例总览
课程导入TinyML
02
TinyML基础
嵌入式机器学习定义 · 资源约束 · 典型应用场景与挑战
TinyML嵌入式机器学习定…
03
视觉模型基础
卷积神经网络（CNN）核心概念 · 图像分类与目标检测模型简介
视觉模型基础CNN
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
Ethos-U硬件架构
Arm Ethos-U55/U65… · 计算单元 · 内存层次与加速原理
Ethos-U硬件架构
06
开发环境搭建
安装Arm Development… · CMSIS-NN · Vela编译器及所需工具链
开发环境搭建Arm
07
模型训练与准备
使用TensorFlow/Keras… · 并导出为TFLite格式
模型训练准备
08
模型量化实战
后训练量化（PTQ）与量化感知训练（…
模型量化实战PTQ
09
TFLite模型转换
将量化后的模型转换为Ethos-U支… · 并检查算子兼容性
TFLite模型转换
10
Vela编译器使用
Vela编译流程 · 优化选项 · 内存规划与性能分析
Vela编译器使用
11
CMSIS-NN与NPU协同
CMSIS-NN软件库与Ethos-…
CMSIS-NNNPU
12
部署流程详解
从模型文件到嵌入式可执行文件的完整部…
部署流程详解从模型文件到嵌入…
13
案例一
图像分类模型部署——以MobileN…
案例一MobileN
14
案例二
目标检测模型部署——以YOLOv5-…
案例二YOLOv5
15
案例三
语义分割模型部署——以UNet轻量版…
案例三UNet
16
性能优化策略
推理延迟 · 吞吐量 · 内存占用与功耗的平衡与调优
性能优化策略推理延迟
17
内存管理技巧
静态内存分配 · 张量复用 · DMA传输优化
内存管理技巧静态内存分配
18
算子优化与自定义算子
处理不支持的算子 · 编写自定义算子并集成到Vela
算子优化自定义算子
19
多模型与多任务部署
在Ethos-U上同时运行多个视觉模…
多模型多任务部署
20
实时性保障
中断处理 · RTOS集成 · 实时推理调度设计
实时性保障断处理
21
功耗优化
动态电压频率调整（DVFS） · 低功耗模式与电池供电场景优化
功耗优化DVFS
22
调试与验证
使用Arm调试器 · 日志输出 · 模型输出比对与精度验证
调试验证
23
常见问题与解决方案
算子不支持 · 内存溢出 · 性能不达标等典型问题排查
常见问题解决方案
24
性能基准测试
使用Ethos-U性能库 · 基准测试工具评估模型性能
性能基准测试Ethos-U
25
与边缘AI平台集成
将Ethos-U部署与TensorF… · CMSIS-Pack集成
AI边缘
26
安全与可靠性
模型鲁棒性 · 输入验证 · 故障处理与安全启动
安全可靠性
27
案例实战
从零开始部署一个自定义视觉模型到Et…
案例实战Et
28
综合项目
设计一个端到端TinyML视觉系统（…
综合项目TinyML
29
前沿趋势
Ethos-U系列演进 · TinyML生态发展 · 未来硬件加速方向
前沿趋势Ethos-U
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 推荐资源与下一步学习建议
课程总结进阶路径