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本课程属于：033-Edge AI RKNN模型转换 工业控制与工业互联网 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。

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TinyML模型转RKNN的完整落地部署实战课程

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

TinyML的定义 · 应用场景 · 典型硬件平台与开发流程

TinyML的定义

RKNN与RK系列芯片

RKNN工具链简介 · RK3566/RK3588等芯片特性 · NPU架构与算力指标

安装RKNN-Toolkit2 · 配置Python环境 · 连接开发板与PC的调试环境

环境搭建RKNN-Toolkit…

模型转换基础

理解ONNX/TFLite/PyTo… · RKNN转换的输入输出要求

模型转换基础ONNX/TFLite/…

第一个RKNN转换实战

将简单的Keras或PyTorch模…

模型量化原理

量化概念 · INT8/FP16量化 · 量化误差来源与校准数据集的作用

模型量化原理量化概念

RKNN量化配置

设置量化类型 · 量化算法 · 混合量化与量化感知训练（QAT）的引…

RKNN量化配置

模型预处理与后处理

图像缩放 · 归一化 · 通道顺序

模型预处理后处理

Python与C/C++ API的使… · 内存管理 · 输入输出张量操作

模型部署流程

从训练到部署的完整流程 · 包括模型导出 · 转换

模型部署流程从训练到部署的完…

模型验证与精度评估

在PC端模拟器与开发板上运行 · 对比原始模型与RKNN模型的输出差异

模型验证精度评估

性能优化基础

推理延迟 · 吞吐量 · 内存占用等性能指标

性能优化基础推理延迟

RKNN性能调优

使用RKNN-Toolkit的性能分… · 识别瓶颈并优化算子

RKNN性能调优

算子支持与算子融合

RKNN支持的算子列表 · 不支持的算子处理方法 · 算子融合规则

算子支持算子融合

自定义算子开发

当模型包含RKNN不支持的算子时 · 如何编写自定义OP并集成

自定义算子开发RKNN

多模型与多线程

在RKNN上同时运行多个模型 · 多线程推理与资源管理

多模型多线程

模型加密与保护

RKNN模型加密方法 · 防破解策略与安全启动

模型加密保护

图像分类模型（如MobileNet）…

案例实战MobileNet

目标检测模型（如YOLOv5）转换 · 量化 · 后处理与部署

案例实战YOLOv5

语义分割模型（如DeepLabV3）…

案例实战DeepLabV3

语音唤醒词模型（如TinyML语音识…

案例实战TinyML

异常检测模型（如Autoencode…

案例实战Autoencode

常见问题排查

转换失败 · 精度下降 · 运行崩溃等问题的诊断与解决

常见问题排查转换失败

使用日志 · 打印中间张量 · 对比调试等方法定位问题

调试技巧使用日志

模型轻量化技术

剪枝 · 蒸馏 · 低秩分解等压缩方法在TinyML中的…

模型轻量化技术剪枝

RKNN与边缘计算

结合RKNN在边缘设备上的实际应用架… · 如智能摄像头 · 工业盒子

RKNN边缘计算

从零搭建一个完整的TinyML应用（… · 包括数据采集 · 训练

项目实战TinyML

性能对比与选型

不同RK芯片 · 不同量化策略 · 不同模型结构的性能对比与选型建议

性能对比选型

课程总结与进阶方向

回顾核心知识点 · 展望TinyML与RKNN的未来趋势 · 推荐学习资源

课程总结进阶方向