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TensorFlow Lite 端侧AI应用开发实战

共计 30 章节

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学习目标 · 课程结构 · 端侧AI的价值与挑战

课程导入学习目标

TensorFlow Lite基础

什么是TFLite · 与TensorFlow的关系 · 模型格式（.tflite）

端侧AI应用场景

图像分类 · 目标检测 · 语音识别

模型转换与优化

使用TensorFlow模型转换为T… · 量化（动态 · 浮点

模型转换优化

TFLite模型文件解析

模型结构 · 算子兼容性 · 元数据（metadata）

TFLite模型文件解析

开发环境搭建

Android Studio配置 · 添加TFLite依赖（Java/C+… · Python环境

开发环境搭建Android

第一个TFLite应用

从零构建一个Android图像分类A… · 加载预训练MobileNet模型 · 实现图片分类并显示结果

TFLite第一个

TFLite推理API详解

Interpreter类 · 输入输出张量处理 · 运行推理

图像预处理与后处理

图像缩放 · 归一化 · 通道顺序

图像预处理后处理

使用TensorFlow Hub与预训练模型

下载并集成MobileNet · EfficientNet · YOLO等预训练模型

自定义模型训练与转换

使用Keras训练简单分类模型（如M… · 自定义数据集） · 导出并转换为TFLite

自定义模型训练转换

训练后量化（post-trainin… · 量化感知训练（QAT） · 量化模型精度评估与调优

量化实战post-trainin

目标检测实战

使用TFLite Object De… · 绘制边界框

目标检测实战TFLite

图像分割实战

使用DeepLab模型实现语义分割 · 处理输出mask并叠加显示

图像分割实战DeepLab

姿态估计实战

使用PoseNet或MoveNet实… · 绘制骨架

姿态估计实战PoseNet

语音识别实战

使用TFLite实现关键词识别（如S… · 音频预处理（MFCC）与推理

语音识别实战TFLite

自然语言处理实战

使用TFLite实现文本分类（如情感… · BERT模型转换与推理 · Tokenization处理

自然语言处理实战TFLite

C++ API与性能优化

使用TFLite C++ API开发… · 利用NNAPI · GPU delegate

委托（Delegate）机制

CPU · GPU · NNAPI

模型部署与版本管理

模型打包进APK · 从网络下载模型 · 模型更新策略

模型部署版本管理

端侧AI应用架构设计

MVP/MVVM架构 · 模型与UI解耦 · 异步任务管理

常见问题与调试技巧

模型加载失败 · 输入输出维度不匹配 · 推理结果错误

常见问题调试技巧

模型精度与性能平衡

评估指标（mAP · accuracy · FPS）

模型精度性能平衡

多模型协同与流水线

多个TFLite模型串联（如检测+分… · 并行推理 · 数据流管理

多模型协同流水线

边缘设备适配

不同Android设备 · iOS设备 · 嵌入式Linux（树莓派）

边缘设备适配Android

TFLite Micro入门

在微控制器上运行TFLite模型 · 环境搭建（Arduino · ESP32）

综合实战项目一

端侧实时人脸检测与识别系统 · 涵盖模型选择 · 转换

综合实战项目一端侧实时人脸检测

综合实战项目二

端侧智能相册应用 · 实现图像分类 · 相似度检索

综合实战项目二端侧智能相册应用

综合实战项目三

端侧语音助手 · 实现关键词唤醒 · 语音命令识别

综合实战项目三端侧语音助手

课程总结与进阶方向

回顾核心技能 · 常见陷阱 · 未来趋势（联邦学习

课程总结进阶方向