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端側AI模型部署入門、原理和進階實戰
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端側AI模型部署入門、原理和進階實戰 版權信息
- ISBN：9787576615777
- 條形碼：9787576615777 ; 978-7-5766-1577-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
端側AI模型部署入門、原理和進階實戰 本書特色
2024年，端側AI迎來關鍵拐點，在自研芯片與軟件的深度結合，正加速端側AI的快速發展。隨著人工智能技術的飛速發展，端側AI正成為下一波技術革新的核心。
本書重點講解端側AI模型在部署中的技術細節，包括產品定義、AI芯片選型、深度學習框架和模型輕量化設計、算子和圖優化、模型剪枝、量化、知識蒸餾、端側推理框架和端側部署、算法端云協同架構、算子底層指令加速和時延功耗性能評估等。如以下典型場景：
1.無人機采茶機器人：講解如何使用NPU加速芽葉目標檢測模型推理，內容涉及模型格式轉換和驗證、模型轉化誤差評估、NPU推理性能和內存評估等。
2.低空無人機巡檢：討論基于TFLite框架實現YOLOv8目標檢測模型在端側的部署，用于支持無人機森林巡檢和無人機高速公路巡檢兩個場景中實現火焰、車輛、行人等目標檢測。
3.二維碼檢測和解碼：講解基于ARM平臺移植OpenCV庫，C/C 圖像處理和實現二維碼檢測與解碼等。
4.智能水下攝像機器人：通過端側GPU部署水下圖像增強模型(Transformer)和水下目標檢測模型(YOLOv8)，內容包括模型轉換、部署和性能評估等。
5.隱私OCR：思考基于隱私保護的OCR產品設計，內容包括端側智能脫敏方法和算法端云協同系統設計等。
此外，還專門安排一個章節用于講解使用Neon指令集實現算子底層指令加速。
端側AI模型部署入門、原理和進階實戰 內容簡介
本書系統地講解各種模型在端側平臺(含嵌入式設備、移動端設備)中的工程化實踐，重點討論模型優化(包括剪枝、蒸餾和量化等)、模型輕量化設計、高性能計算、Neon編程、ARM處理器OpenCV編程、基于TFLite的端側模型部署和性能優化、NPU和GPU推理加速等。通過本書，讀者可以理解端側AI模型部署內容，包括算法及算子優化和對模型的精度、性能的評估和調優。本書能夠幫助讀者朋友找到正確的學習和研究方向，以及正確的工程方法。
本書可作為高等院校計算機應用、人工智能、智能感知、元宇宙工程、機器人工程、信號處理、圖像處理、嵌入式開發、電子信息工程、軟件工程、集成電路設計與集成系統、微電子科學與工程等專業及學科的本科生及研究生教材，也可以作為相關領域的科研和工程技術人員的參考書籍。
端側AI模型部署入門、原理和進階實戰 作者簡介
葳葳，碩士研究生，算法工程師。專注計算機視覺領域研究和開發十多年，具有多個成功的產品落地經驗。
研究領域和方向：圖像處理和深度學習算法開發；3D視覺和機器人；擅長算法優化：模型壓縮、算法高性能計算、算法端云協同、端側部署；嵌入式系統開發等。
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