课程简介
面向边缘部署的神经网络压缩与模型优化实战 本课程聚焦于深度学习模型在资源受限环境下的落地难题,核心内容围绕轻量化网络架构设计、知识蒸馏以及模型量化压缩技术展开。对于希望将高性能AI模型从云端迁移至嵌入式终端、移动端或物联网设备的开发者而言,这门课提供了从理论推导到工程落地的完整技术链路。它不只关注模型精度的提升,更侧重于如何通过算法优化降低计算量和内存占用…
面向边缘部署的神经网络压缩与模型优化实战
本课程聚焦于深度学习模型在资源受限环境下的落地难题,核心内容围绕轻量化网络架构设计、知识蒸馏以及模型量化压缩技术展开。对于希望将高性能AI模型从云端迁移至嵌入式终端、移动端或物联网设备的开发者而言,这门课提供了从理论推导到工程落地的完整技术链路。它不只关注模型精度的提升,更侧重于如何通过算法优化降低计算量和内存占用,解决实际工程中“模型太大跑不动”的痛点。课程资料涵盖了轻量化网络结构设计、实例分割性能评估以及基于知识蒸馏的检测网络压缩等实战模块,适合具备基础深度学习框架(如PyTorch)使用经验的开发者,通过拆解代码和复现实验,掌握让模型“瘦身”的核心技术。
工程化学习路径与复用模块建议
建议初学者先从“轻量化网络结构设计”模块切入,重点理解MobileNet、ShuffleNet等骨干网络的设计原理及其在实例分割任务中的性能评估方法。这一部分是后续所有压缩技术的基石。随后,进入“知识蒸馏”环节,这是课程的重点,建议结合“低秩分解优化”内容,学习如何通过教师-学生模型架构和参数矩阵分解来进一步缩减模型体积。在练习时,不要仅停留在运行代码,应重点分析代码中关于层参数剪枝、梯度传递和损失函数设计的部分,将课程中的模型结构作为可复用的模块集成到自己的项目中。学完本课程,开发者应具备独立构建轻量级目标检测与分割模型的能力,能够根据硬件算力约束,自主完成模型剪枝、量化和部署前的性能调优工作。
实践落地与资料配合指南
为了确保技术落地,建议在资料包中寻找与课程目录对应的具体代码实现和性能评估脚本。将课程中的轻量化网络结构作为基础模板,替换为自己的数据集进行微调。在实践过程中,重点复现“检测网络压缩”和“低秩分解”的实验流程,对比压缩前后的推理速度与精度变化,记录关键指标。通过这种方式,将课程中的理论转化为可复用的工程组件,最终实现一个在边缘设备上高效运行的AI推理系统。
课程目录:
第01周 1.轻量化网络结构设计 lecture1 轻量化网络结构设计-1.mp4 lecture1 轻量化网络结构设计-2.mp4 lecture1 轻量化网络结构设计-3.mp4 lecture1 轻量化网络结构设计-4.mp4 lecture1 轻量化网络结构设计-5.mp4 lecture1 轻量化网络结构设计-6.mp4 2.实例分割相关的轻量网络并评估性能 review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-1.mp4 review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-2.mp4 第02周 使用知识蒸馏完成检测网络的压缩 使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-1.mp4 使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-2.mp4 知识蒸馏优化、低秩分解优化 知识蒸馏优化、低秩分解优化-1.mp4 知识蒸馏优化、低秩分解优化-2.mp4 知识蒸馏优化、低秩分解优化-3.mp4 知识蒸馏优化、低秩分解优化-4.mp4 知识蒸馏优化、低秩分解优化-5.mp4 第03周 使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝 使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-1.mp4 使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-2.mp4 网络剪枝 网络剪枝-1.mp4 网络剪枝-2.mp4 网络剪枝-3.mp4 网络剪枝-4.mp4 网络剪枝-5.mp4 第04周 uint8量化一个网络-1.mp4 uint8量化一个网络-2.mp4 网络量化-1.mp4 网络量化-2.mp4 网络量化-3.mp4 网络量化-4.mp4 网络量化-5.mp4 第05周 就业分析+岗位推荐 就业分析+岗位推荐-1.mp4 就业分析+岗位推荐-2.mp4 了解openppll架构 了解openppll架构-1.mp4 了解openppll架构-2.mp4 神经网络编译器简介 神经网络编译器简介-1.mp4 神经网络编译器简介-2.mp4 神经网络编译器简介-3.mp4 神经网络编译器简介-4.mp4 神经网络编译器简介-5.mp4 第06-07周 ncnn-1.mp4 ncnn-2.mp4 ncnn-3.mp4 ncnn-4.mp4 ncnn-5.mp4 主题:使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-1.mp4 主题:使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-2.mp4
课程目录
第01周
1.轻量化网络结构设计
lecture1 轻量化网络结构设计-1.mp4
lecture1 轻量化网络结构设计-2.mp4
lecture1 轻量化网络结构设计-3.mp4
lecture1 轻量化网络结构设计-4.mp4
lecture1 轻量化网络结构设计-5.mp4
lecture1 轻量化网络结构设计-6.mp4
2.实例分割相关的轻量网络并评估性能
review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-1.mp4
review1 实例分割相关的轻量网络并评估性能-2.mp4
第02周
使用知识蒸馏完成检测网络的压缩
使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-1.mp4
使用知识蒸馏完成检测网络的压缩-2.mp4
知识蒸馏优化、低秩分解优化
知识蒸馏优化、低秩分解优化-1.mp4
知识蒸馏优化、低秩分解优化-2.mp4
知识蒸馏优化、低秩分解优化-3.mp4
知识蒸馏优化、低秩分解优化-4.mp4
知识蒸馏优化、低秩分解优化-5.mp4
第03周
使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝
使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-1.mp4
使用结构化剪枝完成一个网络结构的剪枝-2.mp4
网络剪枝
网络剪枝-1.mp4
网络剪枝-2.mp4
网络剪枝-3.mp4
网络剪枝-4.mp4
网络剪枝-5.mp4
第04周
uint8量化一个网络-1.mp4
uint8量化一个网络-2.mp4
网络量化-1.mp4
网络量化-2.mp4
网络量化-3.mp4
网络量化-4.mp4
网络量化-5.mp4
第05周
就业分析+岗位推荐
就业分析+岗位推荐-1.mp4
就业分析+岗位推荐-2.mp4
了解openppll架构
了解openppll架构-1.mp4
了解openppll架构-2.mp4
神经网络编译器简介
神经网络编译器简介-1.mp4
神经网络编译器简介-2.mp4
神经网络编译器简介-3.mp4
神经网络编译器简介-4.mp4
神经网络编译器简介-5.mp4
第06-07周
主题:使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-1.mp4
主题:使用ncnn进行离线量化并在eaidk310板子部署的demo-2.mp4