引言
- 简要介绍TinyML的概念及其在嵌入式设备上的应用价值。
- 说明STM32作为低功耗微控制器的优势，以及与TinyML的结合潜力。
TinyML基础
- 解释TinyML的核心技术，包括模型压缩、量化和轻量化网络设计。
- 介绍常见的TinyML框架（如TensorFlow Lite for Microcontrollers、MicroTVM）。
硬件准备
- 推荐适合TinyML的STM32型号（如STM32H7、STM32F4系列）。
- 列出所需外设（传感器、存储模块等）和开发工具（ST-Link、J-Link）。
开发环境搭建
- 安装STM32CubeIDE或PlatformIO作为开发环境。
- 配置TinyML框架（如STM32Cube.AI或TensorFlow Lite Micro）的移植支持。
模型训练与转换
- 使用Python训练一个轻量级模型（如CNN或决策树）。
- 通过量化工具（如TFLite转换器）将模型转换为8位或16位格式。
- 导出为STM32支持的格式（如C数组或二进制文件）。
模型部署与优化
- 将转换后的模型集成到STM32工程中。
- 调整内存和计算资源分配以匹配硬件限制。
- 使用STM32Cube.AI或类似工具验证模型性能。
实时推理实现
- 编写代码加载模型并处理输入数据（如传感器读数）。
- 实现推理循环，展示输出结果的解析方法。
- 讨论延迟和功耗的优化技巧（如时钟降频、DMA使用）。
案例演示
- 提供一个简单应用示例（如手势识别或异常检测）。
- 展示硬件连接图、代码片段和实际运行效果。
调试与性能分析
- 介绍常见的调试工具（如STM32CubeMonitor）。
- 分析模型推理时间和内存占用的关键指标。
总结与展望
- 总结STM32上部署TinyML的关键步骤和挑战。
- 探讨未来优化方向（如硬件加速、更小模型架构）。