6.1.tensorRT高级(1)-概述
目录
- 前言
- 1. tensorRT高级概述
- 总结
前言
杜老师推出的 tensorRT从零起步高性能部署 课程,之前有看过一遍,但是没有做笔记,很多东西也忘了。这次重新撸一遍,顺便记记笔记。
本次课程学习 tensorRT 高级-概述
课程大纲可看下面的思维导图

1. tensorRT高级概述
tensorRT 高级篇按以下的思路进行规划:
1. 高级篇,以实际项目为例,演示 tensorRT 的综合运用
2. 不封装到组件封装,进行演示
3. 针对调试技巧进行讲解,如何发现 bug、调试 bug、解决 bug
4. 高级课程主讲思想和过程,并且提供了大量案例代码,可以自行查阅,这里挑选经典案例进行讲解
课程安排有:
1. 经典案例-无封装讲解
2. 关于深度学习的多线程讲解
3. tensorRT 的逐步封装讲解(build、infer、内存分配等)
4. 经典案例-封装讲解
5. 模型的调试技巧,debug 方法
主要案例有:
1. 分类器案例,完整的 CNN 分类器推理过程
2. Yolov5 从下载导出 onnx,然后推理,图像预处理到后处理整个过程
3. UNet 场景分割案例,关于分割有何不同
4. alphapose 案例,关于关键点检测,后处理尽量让 onnx 做的思想
5. mmdetection 案例,掌握如何分析 mmdetection 并导出 onnx
6. onnxruntime 的使用,如何利用不同的推理引擎 onnxruntime 进行模型推理(方便做对比)
7. 针对深度学习下的多线程知识(区别于软工)
8. 对 tensorRT 进行封装,并逐步完成改造
9. 自动驾驶场景的车道线检测、深度估计、地面分割
下面是各种案例效果:









总结
本次课程为 tensorRT 高级的概述,主要讲解了高级篇我们要如何开展,在高级篇中我们主讲思想和过程,并且提供了大量案例代码,以实际项目为例来演示 tensorRT 的综合运用。除此之外还有关于深度学习的多线程知识、tensorRT 封装以及模型的调试技巧讲解。
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