一种跨芯片架构的AI模型蒸馏迁移边缘部署方法

本发明公开了一种跨芯片架构的AI模型蒸馏迁移边缘部署方法，包括以下步骤：S1、根据当前实际场景需求，筛选出适合当前应用场景的模型；S2、基于该实际场景需求，构建能够反映边缘设备实际运行时所面临情况的校准数据集；S3、对异构模型先以蒸馏方式将其统一为YOLO模型结构等步骤。本发明整体从模型筛选、知识蒸馏、剪枝到量化，均围绕边缘部署需求展开，经多步骤优化后的模型能适应不同边缘设备的硬件特性，具有较强的适用性与扩展性，为AI模型在边缘场景的广泛应用提供了有力支持。