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TensorFlow Lite在STM32上的移植实战

共计 30 章节

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学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与实战项目预览

课程导入学习目标

嵌入式AI与TFLite Micro概述

嵌入式AI的应用场景 · TFLite Micro的架构与优势 · 与TFLite标准版的区别

STM32平台基础

STM32系列选型要点 · 开发环境搭建（STM32CubeID… · Keil）

STM32平台基础

TensorFlow Lite模型训练基础

使用Keras构建简单分类模型 · 模型训练与评估 · 模型导出为.tflite格式

模型转换与量化

TensorFlow模型转换为TFL… · 动态范围量化 · 全整数量化

模型转换量化

TFLite Micro源码获取与结构解析

从GitHub获取TFLite Mi… · 目录结构 · 核心组件（解释器

STM32工程集成TFLite Micro

将TFLite Micro源码添加到… · 编译配置 · 链接脚本调整

模型部署到STM32

将量化后的.tflite模型转换为C… · 模型数据存储方式（Flash/外部存… · 加载模型到解释器

STM32模型部署到

输入输出数据处理

图像/传感器数据的预处理（归一化 · 缩放） · 模型输出后处理（softmax

输入输出数据处理图像

算子支持与自定义算子

TFLite Micro内置算子列表 · 算子不支持时的处理策略 · 自定义算子的实现与注册

算子支持自定义算子

内存管理优化

TFLite Micro的arena… · 优化arena大小 · 减少内存碎片

内存管理优化TFLite

性能优化与基准测试

推理时间测量方法 · 使用STM32的硬件加速（CMSIS… · DSP指令）

性能优化基准测试

实战项目一

基于STM32的MNIST手写数字识… · 摄像头/串口输入 · LCD显示结果

实战项目一STM32

实战项目二

关键词唤醒（KWS）系统 · 麦克风数据采集 · 实时推理与响应

实战项目二KWS

实战项目三

人体活动识别（HAR） · 部署到STM32 · 实时分类与可视化

实战项目三HAR

实战项目四

物体检测（Person Detect… · 摄像头图像采集 · 检测框输出与显示

实战项目四Person

低功耗与实时性设计

STM32低功耗模式与TFLite… · 事件驱动推理 · 电池供电系统的优化策略

低功耗实时性设计

调试与错误排查

常见编译错误 · 运行时错误（内存不足 · 算子不支持）

调试错误排查

模型压缩与剪枝

模型剪枝 · 权重共享 · 知识蒸馏在嵌入式部署中的应用

模型压缩剪枝

多模型管理与动态切换

在STM32上部署多个模型 · 按需加载与切换 · 模型间数据传递

多模型管理动态切换

边缘端与云端协同

STM32设备与云平台通信（MQTT… · 模型更新机制（OTA） · 端侧推理与云端推理的权衡

边缘端云端协同

安全性与可靠性

模型加密与防篡改 · 输入数据校验 · 异常处理与看门狗机制

安全性可靠性

测试与验证

单元测试 · 集成测试 · 在硬件上的验证方法

常见问题与解决方案

模型无法加载 · 推理结果错误 · 性能不达标

常见问题解决方案

使用CMSIS-NN加速推理 · 算子映射 · 性能对比实验

使用STM32Cube.AI与TFL… · 适用场景 · 迁移方法

进阶STM32Cube.AI

自定义训练后量化流程 · 校准数据集生成 · 量化误差分析

进阶自定义训练后量化…

智能家居语音控制面板：集成语音识别 · 意图分类 · 设备控制

综合实战智能家居语音控制…

课程总结与回顾

核心知识点梳理 · 实战经验总结 · 常见误区提醒

课程总结回顾

结课测试与项目答辩

综合测试题 · 项目展示要求 · 评估标准

结课测试项目答辩