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TensorFlow Lite端侧AI项目实战

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · 端侧AI与TensorFlow Li…

课程导入学习目标

安装TensorFlow · TensorFlow Lite Co… · Android Studio与iOS…

环境搭建TensorFlow

TensorFlow Lite核心概念

模型格式（.tflite） · 解释器（Interpreter） · 委托（Delegate）

模型转换基础

将Keras模型 · SavedModel与具体模型转换为… · 使用转换器API与命令行工具

模型转换基础Keras

量化技术详解

动态范围量化 · 浮点16量化 · 整数量化

量化技术详解动态范围量化

模型优化与压缩

权重剪枝 · 聚类 · 知识蒸馏与模型尺寸缩减

模型优化压缩

Android端集成

在Android Studio中创建… · 添加TensorFlow Lite依… · 加载模型并运行推理

Android端集成

在Xcode中使用Swift与Obj… · 处理模型资源与推理流程

Python端推理

在桌面端使用TensorFlow L… · 处理输入输出张量

Python端推理

图像分类实战

使用MobileNetV2模型 · 实现Android端实时图像分类 · 处理相机输入与结果展示

图像分类实战MobileNetV2

目标检测实战

使用SSD-MobileNet或Ef… · 在端侧实现目标检测 · 绘制边界框与标签

目标检测实战SSD-MobileNe…

语义分割实战

使用DeepLabV3模型 · 在端侧进行像素级分割 · 处理掩码输出与可视化

语义分割实战DeepLabV3

姿态估计实战

使用PoseNet或MoveNet · 在端侧实现人体关键点检测 · 绘制骨架与关节

姿态估计实战PoseNet

文本分类实战

使用BERT或MobileBERT · 在端侧进行情感分析或垃圾邮件检测 · 处理文本tokenization

文本分类实战BERT

语音识别实战

使用端侧语音命令识别模型 · 实现关键词检测 · 处理音频特征与实时流

语音识别实战使用端侧语音命令…

异常检测实战

使用自编码器或隔离森林 · 在端侧进行传感器数据异常检测 · 实现实时告警

异常检测实战使用自编码器或隔…

模型部署流程

从训练到部署的完整流水线 · 包括模型版本管理 · 测试与发布

模型部署流程从训练到部署的完…

性能优化与基准测试

使用TensorFlow Lite… · 测量延迟 · 内存与功耗

性能优化基准测试

硬件加速与委托

使用GPU委托 · NNAPI委托 · Core ML委托与Hexagon委…

硬件加速委托

多线程与异步推理

在Android与iOS中实现异步推… · 避免阻塞UI线程 · 提升用户体验

多线程异步推理

模型安全与隐私

模型加密 · 混淆与端侧数据保护 · 防止模型窃取与数据泄露

模型安全隐私

常见问题排查

解决模型转换失败 · 推理结果错误 · 内存溢出与兼容性问题

常见问题排查解决模型转换失败

模型调试与可视化

使用TensorBoard与调试工具 · 分析模型输出与中间层特征

模型调试可视化

自定义模型训练与转换

使用迁移学习训练自定义图像分类模型 · 并转换为TensorFlow Lit…

自定义模型训练转换

端侧AI应用架构

设计可扩展的端侧AI应用 · 包括模型管理 · 数据管道与UI交互

多模型协同

在端侧同时运行多个模型 · 实现复杂任务如人脸检测+表情识别

多模型协同端侧同时运行多个…

边缘计算与云协同

结合端侧推理与云端推理 · 实现混合AI架构 · 处理动态负载

边缘计算云协同

智能相册分类器——从数据收集 · 模型训练到Android端部署 · 完成完整项目

实战项目智能相册分类器

实时手势识别——使用MediaPip… · 实现手势控制应用

实战项目MediaPip

综合提升与未来展望

总结课程要点 · 探讨端侧AI趋势 · TFLite新特性与职业发展建议

综合提升未来展望