所属分类：AI大模型与智能应用 当前为单品课程，可返回上一级继续浏览同方向资料。
← 返回上一级
← 返回所属目录 咨询 / 购买

RKNN模型量化 精度优化瑞芯微NPU AI模型量化

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · RKNN工具链与NPU概述
课程导入学习目标
02
深度学习模型量化基础
量化定义 · 定点与浮点 · 量化参数（scale/zero-po…
深度学习模型量化…量化定义
03
常见量化方法
PTQ（训练后量化） · QAT（量化感知训练） · 动态量化与静态量化对比
常见量化方法PTQ
04
RKNN工具链入门
RKNN-Toolkit2安装 · 环境配置 · 支持模型格式（ONNX/PyTorc…
RKNN工具链入门
05
RKNN模型转换实战
从PyTorch/ONNX模型转换为… · 配置量化参数 · 生成.rknn文件
RKNN模型转换实战
06
RKNN量化配置详解
量化精度设置（int8/int16/… · 量化策略选择 · 数据集准备与校准数据生成
RKNN量化配置详解
07
精度评估与验证
使用RKNN-Toolkit进行精度… · 对比原始模型与量化模型输出 · 评估指标（mAP/Accuracy等…
精度评估验证
08
精度损失原因分析
权重分布 · 激活值范围 · 敏感层识别
精度损失原因分析权重分布
09
校准数据集优化
校准数据数量与多样性 · 数据预处理对齐 · 校准批次选择
校准数据集优化校准数据数量
10
量化感知训练（QAT）实战
在PyTorch/TensorFlo… · QAT训练流程 · RKNN对QAT模型的支持
QAT量化感知训练
11
混合精度量化
敏感层保留高精度 · 基于敏感度分析的混合精度配置 · RKNN中实现混合精度
混合精度量化敏感层保留高精度
12
模型结构优化
算子融合 · 替换敏感算子（如Sigmoid/So… · 使用ReLU/Clip限制激活范围
模型结构优化算子融合
13
权重与激活值处理
权重裁剪 · 激活值截断 · 动态范围调整
权重激活值处理
14
RKNN算子支持与优化
常见算子量化实现 · 算子融合规则 · 避免不支持算子
RKNN算子支持
15
精度优化案例一
图像分类模型（ResNet/Mobi…
精度优化案例一ResNet/Mobi
16
精度优化案例二
目标检测模型（YOLO系列）量化精度… · 包括坐标回归与分类头的处理
精度优化案例二YOLO
17
精度优化案例三
语义分割模型（DeepLab/UNe… · 处理边界与细节
精度优化案例三DeepLab/UNe
18
精度优化案例四
NLP模型（BERT/Transfo…
精度优化案例四NLP
19
RKNN模型部署与推理优化
NPU推理参数设置 · 内存优化 · 多线程/异步推理
RKNN模型部署
20
常见问题与调试技巧
量化后输出NaN · 精度骤降 · 模型崩溃
常见问题调试技巧
21
RKNN版本更新与兼容性
不同RKNN-Toolkit版本差异 · 模型迁移 · API变化
RKNN版本更新
22
端侧部署实践
在瑞芯微开发板（RK3588/RK3… · 使用RKNN C API或Pytho…
端侧部署实践RK3588/RK3
23
精度优化工具与脚本
编写自动化精度评估脚本 · 敏感层分析工具 · 量化配置搜索
精度优化工具脚本
24
高级量化技术
知识蒸馏辅助量化 · 量化感知微调 · 自适应量化
高级量化技术知识蒸馏辅助量化
25
模型压缩与量化结合
剪枝 · 蒸馏 · 量化联合优化
模型压缩量化结合
26
行业应用案例
智能安防 · 工业检测 · 智能家居等场景下的RKNN量化精度优…
行业应用案例智能安防
27
性能与精度权衡
不同量化配置下的性能测试 · 选择最优配置 · 满足实际需求
性能精度权衡
28
课程项目实战
从零开始量化一个自定义模型 · 完成精度优化并部署到RKNN平台 · 输出完整报告
课程项目实战从零开始量化一个…
29
综合复习与考试
核心知识点回顾 · 常见面试题 · 实操考核
综合复习考试
30
课程总结与进阶方向
RKNN量化最佳实践总结 · 未来趋势 · 学习资源推荐
课程总结进阶方向