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CMSIS-NN与TFLite Micro联合加速实践

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

嵌入式AI基础

MCU上的神经网络推理挑战 · 资源约束与典型应用场景

CMSIS-NN的架构 · 核心函数库 · 支持的算子与硬件加速原理

TFLite Micro概览

TFLite Micro的架构 · 解释器机制 · 模型转换与部署流程

STM32开发环境 · CMSIS-NN与TFLite Mi… · 调试工具链

环境搭建STM32

模型转换与量化

TensorFlow模型训练 · TFLite转换 · 动态范围量化与全整数量化

模型转换量化

TFLite Micro部署基础

将量化模型部署到MCU的完整流程 · 内存布局与运行时初始化

CMSIS-NN算子映射

TFLite Micro中算子到CM… · 内核注册与优化选择

CMSIS-NN算子映射

卷积层加速

CMSIS-NN的卷积实现（dire… · gemm · winograd）

卷积层加速CMSIS-NN

深度可分离卷积加速

CMSIS-NN对depthwise… · 内存访问优化与实战调优

深度可分离卷积加…CMSIS-NN

全连接与激活函数加速

全连接层 · ReLU · Sigmoid等激活函数的CMSIS…

全连接激活函数加速

池化与Softmax优化

平均池化 · 最大池化 · Softmax的定点实现与精度/速度…

内存管理策略

静态内存规划 · 张量复用 · arena分配器与CMSIS-NN的…

内存管理策略静态内存规划

性能分析工具

使用CMSIS-NN的cycle计数 · Profiler工具 · TFLite Micro的bench…

性能分析工具CMSIS-NN

精度验证与调试

量化误差分析 · 数值一致性检查 · 常见精度问题定位与修复

精度验证调试

图像分类模型（如MobileNet）…

案例实战MobileNet

关键词唤醒（KWS）模型在Corte…

案例实战KWS

人体活动识别（HAR）模型在Cort…

案例实战HAR

多核与DSP扩展

利用Cortex-M7的SIMD · DSP指令集进一步提升CMSIS-N…

CMSIS-NN与TFLite Micro的版本兼容性

版本差异 · API变更与迁移策略

自定义算子集成

在TFLite Micro中注册自定…

自定义算子集成TFLite

模型压缩与剪枝

结合剪枝 · 蒸馏与量化 · 提升CMSIS-NN加速效果

模型压缩剪枝

实时操作系统集成

在FreeRTOS/RT-Threa…

实时操作系统集成FreeRTOS/RT-…

动态电压频率调整（DVFS） · 低功耗模式与推理任务调度策略

功耗优化DVFS

常见问题与解决方案

内存溢出 · 算子不支持 · 性能瓶颈

常见问题解决方案

性能调优方法论

从算法 · 内存 · 算子

性能调优方法论从算法

Winograd卷积 · FFT卷积 · 稀疏化加速在CMSIS-NN中的探索

高级主题Winograd

端到端智能传感器项目（如异常检测）从…

综合项目端到端智能传感器…

测试与验证体系

单元测试 · 集成测试 · 硬件在环测试与自动化验证流程

测试验证体系

课程总结与进阶方向

知识体系回顾 · 常见误区 · 学习资源与未来趋势（如CMSIS-N…

课程总结进阶方向