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Edge Impulse模型训练到TFLite导出全流程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Edge Impulse平台概览
课程导入学习目标
02
环境准备
注册Edge Impulse账号 · 安装Edge Impulse CLI · 配置开发板与数据采集工具
环境准备Edge
03
数据采集与上传
使用手机 · 开发板或CSV文件采集数据 · 上传至Edge Impulse项目
数据采集上传
04
数据探索与预处理
查看数据分布 · 裁剪 · 重采样
数据探索预处理
05
Impulse设计
理解Impulse概念 · 配置输入特征 · 处理模块与学习模块
Impulse设计
06
特征生成与选择
使用频谱分析 · MFCC · 原始信号等特征提取方法
特征生成选择
07
模型训练基础
选择分类/回归模型 · 设置训练参数（学习率 · 迭代次数）
模型训练基础选择分类
08
模型训练进阶
使用神经网络架构（DNN · CNN · LSTM）
模型训练进阶DNN
09
模型评估与验证
混淆矩阵 · 准确率 · 召回率
模型评估验证
10
模型优化技术
量化 · 剪枝 · 权重聚类
模型优化技术量化
11
部署准备
在Edge Impulse中配置部署… · 选择TFLite导出选项 · 理解TFLite格式
部署准备Edge
12
TFLite导出流程
生成TFLite模型文件 · 下载并检查模型结构 · 验证输入输出张量
TFLite导出流程
13
TFLite模型转换细节
了解Float32与Int8量化差异 · 设置量化校准数据集
TFLite模型转换细节
14
在本地运行TFLite模型
使用Python TFLite解释器… · 进行推理测试
TFLite本地运行
15
在微控制器上部署TFLite
使用TensorFlow Lite… · 集成到Arduino/STM32等平…
TFLite微控制器上部署
16
在移动端部署TFLite
使用Android/iOS TFLi… · 集成到移动应用
TFLite移动端部署
17
案例实战
基于加速度计的人体活动识别（HAR）…
案例实战HAR
18
案例实战
关键词唤醒（KWS）——音频分类模型…
案例实战KWS
19
案例实战
图像分类（如视觉唤醒词）——使用Ed…
案例实战Ed
20
案例实战
异常检测——使用自动编码器或隔离森林 · 导出TFLite用于设备监控
案例实战异常检测
21
常见问题
数据不平衡处理 · 过拟合 · 特征选择错误导致模型性能差
常见问题数据不平衡处理
22
常见问题
TFLite模型在设备上推理结果与P… · 排查量化误差
常见问题TFLite
23
常见问题
模型大小超出设备内存 · 优化模型结构与量化策略
常见问题模型大小超出设备…
24
常见问题
实时性不足 · 优化推理速度与功耗
常见问题实时性不足
25
综合提升
将Edge Impulse与Tens… · 自定义训练脚本导入
综合提升Edge
26
综合提升
使用Edge Impulse的API… · 实现持续训练与部署
综合提升Edge
27
综合提升
多传感器融合模型设计 · 处理多模态数据
综合提升多传感器融合模型…
28
综合提升
模型版本管理与A/B测试 · 在边缘设备上安全更新模型
综合提升A/B
29
综合提升
边缘AI安全与隐私 · 模型加密与对抗攻击防御
综合提升AI
30
课程总结
回顾全流程 · 最佳实践 · 未来趋势与学习资源推荐
课程总结回顾全流程