关键词：

这里主要是针对AI算法落地的模型部署，其中有基于TensorRT的部署、基于OpenCV+CUDA的部署以及基于NCNN的部署，项目包括简单的demo案例、目标检测、语义分割、实例分割、车道线检测以及Transformer等。大家可以参考以下的链接进行学习和指正。

#模型部署#

1. ResNet50基于TensorRT FP16生成Engnie文件的C++工程

ResNet50基于TensorRT FP16生成Engnie文件的C++工程，ubuntu运行，可自行修改为win下使用，推理代码可自行根据自己的实际情况书写，需要的小伙伴自取哈。图片为执行步骤。

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2. ResNet_ibn基于TensorRT FP32生成Engnie文件的C++工程

https://t.zsxq.com/036qjMBUB

## 3. Arcface+TensorRT的部署 https://t.zsxq.com/03eaAaamQ
## 4. YOLO V4基于opencv+cuda部署与加速，MX250实时10ms https://t.zsxq.com/03yFY3rF6

5. M

《自动驾驶中的深度学习模型量化部署加速实战》专栏概述|实战教程，开放源码

这里主要是针对AI算法落地的模型部署，其中有基于TensorRT的部署、基于OpenCV+CUDA的部署以及基于NCNN的部署，项目包括简单的demo案例、目标检测、语义分割、实例分割、车道线检测以及Transformer等。大家可以参考以下的链接进行... 查看详情

自动驾驶100问第六问：自动驾驶中常用的传感器介绍

...《深度学习计算机视觉实战》图书的作者，目前从事自动驾驶感知融合算法和SLAM建图开发，分享内容包括深度学习、计算机视觉、OpenCV、自动驾驶、SLAM、C++/Python语言开发等方向的内容。《学习OpenCV4：基于Python... 查看详情

自动驾驶感知算法实战14——感知算法模型生产线

自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录一、感知算法生产流程二、算法模型部署流程二、各个阶段交付物数据选择（数据采集、数据增强）数据标注模型训练模型量化模型部署测试与验证一、... 查看详情

深度学习模型压缩与加速

...网络搜索模型剪枝核稀疏化量化操作前言压缩与加速对于深度学习模型的端侧部署至关重要，但假设你的模型部署在服务端，模型的压缩与加速显得作用并不是特别大。在前一篇博客中，深度学习模型压缩之知识蒸馏... 查看详情

自动驾驶感知算法实战14——感知算法模型生产线

自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录一、感知算法生产流程二、算法模型部署流程二、各个阶段交付物数据选择（数据采集、数据增强）数据标注模型训练模型量化模型部署测试与验证一、... 查看详情

自动驾驶感知算法实战14——感知算法模型生产线

自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录一、感知算法生产流程二、算法模型部署流程二、各个阶段交付物数据选择（数据采集、数据增强）数据标注模型训练模型量化模型部署测试与验证一、... 查看详情

keras深度学习实战——车辆转弯角度预测(代码片段)

...取与预处理2.2模型构建预训练2.3模型测试相关链接0.前言自动驾驶已经引发了各界的广泛关注，无人驾驶在快递等行业进入了落地阶段。在车辆行驶过程中，频繁发生的交通事故严重危害着乘车人的生命安全，自动驾... 查看详情

tensorrt模型加速1-输入输出部署流程

...应用：TensorRT可用于大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。1.1 TensorRT的输入在输入方面，TensorRT 支持所有常见的深度学习框架包括 Caffe、Tensorflow、Pytorch、MXNet、PaddlePaddle 等。得到的网络模型需要... 查看详情

深度学习实战——不同方式的模型部署（cnnyolo）(代码片段)

...2.2.4模型训练探索     2.2.5云服务器部署四、真实项目中的模型部署解析1.智慧养鹅2.电影推荐系统五、部署方案补充 1.通过机器学习平台进行模型部署1.1PAI-EAS1.2PAI-Blade2.参考资料系列文章目录本系列博客重点在深度学习相关... 查看详情

keras深度学习实战——交通标志识别(代码片段)

...成为智能交通领域的热点问题之一。鉴于交通标志识别在自动驾驶等应用中具有重要作用，在节中，我们将学习使用卷积神经网络实现交通标志识别。1.数据集与模型分析1.1数据集介绍德国交通标志识别基准(GermanTrafficSign... 查看详情

自动驾驶模拟器airsim快速入门|01自动驾驶模拟器airsim实战演练(代码片段)

...能开发环境搭建系列机器学习系列物体检测快速入门系列自动驾驶模拟器AirSim入门系列自动驾驶物体检测系列…文章目录1.项目简介2.安装教程2.1安装基础开发环境2.2创建conda虚拟环境2.3克隆博主的AutonomousDrivingCookbook项目源码到... 查看详情

提速还能不掉点！深度解析megengine4bits量化开源实现

...往往会对实际的部署提出更加“定制化”的限制。例如，自动驾驶汽车对人体识别的精度要求肯定比图像识别动物分类的精度要求更加严苛，因为二者的应用场景和错误预测带来的后果截然不同。这些“定制化”带来的差异，对... 查看详情

自动驾驶感知算法实战16——激光雷达点云处理原理与实战

...光点云感知综述，相关点云深度学习处理方法。最终，以自动驾驶点云感知为实例，分析点云感知，以一个实操案例介绍过程。一、激光雷达工作原理（25%）激光雷达概述激光雷达工作原理激光雷达基本参数和指标激光雷达能做... 查看详情

自动驾驶感知算法实战16——激光雷达点云处理原理与实战

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深度模型部署

...的频繁使用来提速.  2)量化:TensorRT支持INT8和FP16的计算.深度学习在网络训练时一般默认采用16位的数据,trt 查看详情

深度学习之模型优化模型剪枝模型量化知识蒸馏概述

...优化有哪些方式呢？显而易见答案就在标题之中。【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述模型剪枝技术概述1.什么是模型剪枝2.模型剪枝的必要性模型量化技术概述1.什么是模型量化2.模型量化的优势模... 查看详情

自动驾驶感知算法实战16——激光雷达点云处理原理与实战

...光点云感知综述，相关点云深度学习处理方法。最终，以自动驾驶点云感知为实例，分析点云感知，以一个实操案例介绍过程。一、激光雷达工作原理（25%）激光雷达概述激光雷达工作原理激光雷达基本参数和指标激光雷达能做... 查看详情

自动驾驶感知算法实战专栏总结：如何打造“高可靠多冗余可量化数据驱动的感知系统”

自动驾驶感知算法实战专栏：https://blog.csdn.net/charmve/category_12097938.html目录「超融合」感知方案高可靠：对障碍物、红绿灯的识别精度有保证多冗余：各个模块相互支撑、非串行可量化：PRT、仿真场景测试、Profiling数据驱动（全... 查看详情