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本课程属于：011-ONNX跨平台模型部署工程 AI智能与边缘计算工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
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ONNX模型转RKNN部署实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · RKNN与ONNX简介
课程导入学习目标
02
环境搭建
安装RKNN-Toolkit2 · 配置Python环境 · 连接开发板或模拟器
环境搭建RKNN-Toolkit…
03
ONNX模型基础
ONNX格式 · 模型结构 · 常用算子
ONNX模型基础
04
RKNN-Toolkit2入门
基本功能 · 命令行工具 · Python API概览
RKNN-Toolkit…基本功能
05
模型转换流程
从ONNX到RKNN的完整转换步骤 · 参数设置
模型转换流程ONNX
06
模型转换实战
以分类模型为例 · 完成ONNX转RKNN并验证
模型转换实战以分类模型为例
07
模型量化原理
量化概念 · INT8/FP16量化 · 量化误差来源
模型量化原理量化概念
08
量化配置与优化
设置量化数据集 · 校准方法 · 混合量化
量化配置优化
09
RKNN模型评估
使用模拟器评估精度 · 性能 · 对比原始模型
RKNN模型评估
10
RKNN模型部署
在RK3588等平台加载模型 · 执行推理
RKNN模型部署
11
推理代码编写
Python/C++推理示例 · 输入输出处理
推理代码编写Python/C++
12
性能优化技巧
模型剪枝 · 算子融合 · 内存优化
性能优化技巧模型剪枝
13
常见问题与调试
转换失败 · 精度下降 · 性能瓶颈的排查方法
常见问题调试
14
案例实战
目标检测模型（YOLOv5）转换与部…
案例实战YOLOv5
15
案例实战
语义分割模型（DeepLabV3）转…
案例实战DeepLabV3
16
案例实战
人脸识别模型（ArcFace）转换与…
案例实战ArcFace
17
多模型协同
多模型串联 · 并行推理 · 流水线设计
多模型协同多模型串联
18
自定义算子开发
RKNN自定义算子接口 · 实现与集成
自定义算子开发RKNN
19
模型版本管理
模型迭代 · 回滚 · 版本控制策略
模型版本管理模型迭代
20
安全与隐私
模型加密 · 防破解 · 数据安全
安全隐私
21
边缘计算集成
与摄像头 · 传感器等外设集成
边缘计算集成摄像头
22
云边协同
模型在云端训练 · 边缘部署的流程
云边协同模型
23
模型压缩进阶
知识蒸馏 · 结构化剪枝在RKNN上的应用
模型压缩进阶知识蒸馏
24
RKNN模型可视化
使用工具查看模型结构 · 中间特征
RKNN模型可视化
25
调试工具使用
日志分析 · 性能分析器 · 内存监控
调试工具使用日志分析
26
项目实战
从零搭建一个端到端的RKNN部署项目
项目实战RKNN
27
项目实战
智能安防系统（检测+跟踪+识别）
项目实战智能安防系统
28
项目实战
工业质检系统（缺陷检测）
项目实战工业质检系统
29
综合提升
模型部署最佳实践 · 常见陷阱 · 性能调优总结
综合提升模型部署最佳实践
30
课程总结
知识回顾 · 学习路径建议 · 未来展望
课程总结知识回顾