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AI　ISP端侧推理优化与模型轻量化

共计 30 章节
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01
AI ISP概述
什么是AI ISP · 传统ISP vs AI ISP · 端侧AI ISP的挑战与机遇
AIISP
02
端侧推理硬件基础
CPU · GPU · NPU
端侧推理硬件基础CPU
03
模型量化基础
FP32 · FP16 · INT8
模型量化基础FP32
04
训练后量化(PTQ)
校准数据集选择 · 量化参数计算 · 对称与非对称量化实战
PTQ训练后量化
05
量化感知训练(QAT)
模拟量化前向传播 · 直通估计器(STE) · QAT调参经验
QAT量化感知训练
06
模型剪枝技术
结构化剪枝与非结构化剪枝 · L1/L2范数剪枝 · 通道剪枝实战
模型剪枝技术结构化剪枝
07
知识蒸馏
教师-学生架构 · 软标签与硬标签 · 温度系数T的调节技巧
知识蒸馏教师
08
轻量化网络设计
MobileNet · ShuffleNet · EfficientNet-Lite在…
轻量化网络设计MobileNet
09
神经架构搜索(NAS)
基于梯度的DARTS · 基于进化的ENAS · 轻量级NAS实战
NAS神经架构搜索
10
算子融合与图优化
Conv+BN+ReLU融合 · 常量折叠 · 死节点消除
算子融合图优化
11
内存优化与复用
张量内存共享 · In-Place操作 · 内存池设计模式
内存优化复用
12
计算图调度优化
静态图 vs 动态图 · 算子并行 · 流水线调度策略
计算图调度优化vs
13
NPU编译与部署
ONNX导出 · TFLite转换 · NCNN/MNN/TNN框架对比
NPU编译
14
ISP Pipeline分析
RAW域处理 · Demosaic · 去噪
ISPPipeline
15
去噪模型轻量化
CBDNet · RIDNet · SCUNet的端侧适配与剪枝
去噪模型轻量化CBDNet
16
超分模型轻量化
ESPCN · FSRCNN · EDSR的INT8量化与部署踩坑
超分模型轻量化ESPCN
17
HDR融合模型优化
多帧对齐网络 · 融合网络的通道压缩与蒸馏
HDR融合模型优化
18
自动白平衡(AWB)模型
轻量级色温估计网络 · 查找表加速方案
AWB自动白平衡
19
自动对焦(AF)模型
基于深度学习的对焦区域检测 · 轻量级分类器设计
AF自动对焦
20
自动曝光(AE)模型
场景识别与亮度回归 · 端侧实时推理优化
AE自动曝光
21
人脸检测与美颜
MTCNN · RetinaFace的端侧加速 · 美颜滤波器的GPU优化
人脸检测美颜
22
多帧降噪算法
时域滤波与空域滤波结合 · 运动补偿的轻量化实现
多帧降噪算法时域滤波
23
RAW域处理优化
Bayer格式处理 · 黑电平校正 · 镜头阴影校正的定点化
RAW域处理优化
24
色彩处理优化
色彩空间转换 · Gamma校正 · 色调映射的LUT加速
色彩处理优化色彩空间转换
25
端侧推理框架实战
MNN模型转换与推理 · NCNN的Vulkan加速 · TFLite的GPU委托
端侧推理框架实战MNN
26
性能Profiling工具
Perfetto · Arm MAP · SNPE Profiler的使用与瓶…
Profiling性能
27
功耗优化策略
DVFS调频 · 核心绑定 · 异步推理与CPU-GPU流水线
功耗优化策略DVFS
28
模型部署与OTA更新
模型加密 · 增量更新 · AB分区回滚机制
OTA模型部署
29
端侧AI ISP评测
PSNR/SSIM/LPIPS指标 · 端到端延迟与功耗测试方法
AIISP
30
综合实战项目
从训练到部署 · 构建一个端到端的AI ISP去噪系统
综合实战项目从训练到部署