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模型轻量化在端侧AI　ISP中的实践

共计 30 章节
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01
课程导论
AI ISP 的演进与端侧挑战 · 模型轻量化的必要性
课程导论AI
02
基础回顾
传统 ISP 流水线（去马赛克 · 降噪 · HDR
基础回顾ISP
03
轻量化设计原则
计算瓶颈分析（MACs vs 内存带… · 端侧硬件特性（DSP/NPU/GPU…
轻量化设计原则MACs
04
卷积核优化
深度可分离卷积（Depthwise…
卷积核优化Depthwise
05
网络结构搜索
NAS 在轻量化 ISP 模型中的应… · 搜索空间与奖励函数设计
网络结构搜索NAS
06
知识蒸馏
教师-学生架构在 ISP 任务中的实… · 如何保留细节纹理
知识蒸馏ISP
07
模型剪枝
结构化剪枝与非结构化剪枝 · 针对 ISP 的通道剪枝策略
模型剪枝结构化剪枝
08
量化技术
PTQ 与 QAT · 低比特量化（INT8/INT4）对…
量化技术PTQ
09
算子融合与图优化
Conv+BN+ReLU 融合 · 内存复用与计算图重写
算子融合图优化
10
端侧推理引擎
MNN · TNN · NCNN 在 ISP 模型上的部署对…
端侧推理引擎MNN
11
数据流与内存管理
端侧 ISP 的 tile-base…
数据流内存管理
12
去噪模型轻量化
从 CBDNet 到轻量级 UNet · 感受野与计算量的平衡
去噪模型轻量化CBDNet
13
超分模型轻量化
ESPCN · FSRCNN 在端侧 2K/4K 输…
超分模型轻量化ESPCN
14
HDR 融合模型轻量化
多帧对齐与融合的轻量级网络设计
HDR融合模型轻量化
15
自动白平衡（AWB）模型轻量化
从全连接到 1x1 卷积的映射
AWB自动白平衡
16
自动曝光（AE）模型轻量化
强化学习策略的轻量化替代方案
AE自动曝光
17
自动对焦（AF）模型轻量化
基于深度图的快速对焦网络
AF自动对焦
18
RAW 域处理
RAW 域 ISP 模型的轻量化挑战…
RAW域处理
19
多任务学习
共享 Backbone 的轻量化多任…
多任务学习Backbone
20
注意力机制轻量化
ECA · Shuffle Attention…
注意力机制轻量化ECA
21
激活函数选择
ReLU · PReLU · Swish
激活函数选择ReLU
22
归一化层选择
BN · LN · IN
归一化层选择BN
23
模型部署流程
从 PyTorch 到 ONNX 再…
模型部署流程PyTorch
24
端侧性能 Profiling
算力（GFLOPS） · 带宽（GB/s） · 延迟（ms）的测量方法
Profiling端侧性能
25
画质评估
PSNR · SSIM · LPIPS 与主观评测在轻量化模型中…
画质评估PSNR
26
功耗优化
DVFS 调度 · 模型分时复用与低功耗模式设计
功耗优化DVFS
27
案例实战
基于 MobileNetV3 的轻量…
案例实战MobileNetV3
28
案例实战
基于 ShuffleNetV2 的轻…
案例实战ShuffleNetV2
29
前沿趋势
Neural Architectur…
前沿趋势Neural
30
课程总结
端侧 AI ISP 的未来方向与工程…
课程总结AI