深度学习模型加速与部署技巧分享

分享课程——深度学习模型加速与部署技巧，TensorRT8.6版本教学，提供代码+数据。全面介绍了TensorRT8.6版本的C++SDK的使用技巧，演示教学TensorRT8.x版本上如何部署主流图像分类、对象检测、实例分割、语义分割模型。通过TensorRT提供的工具与SDK接口，实现了从FP32到FP16与INT8模型量化加速，并提供了量化脚本支持YOLOv5~YOLOv8系列模型一键量化INT8。另外，使用OpenCV CUDA函数实现了预处理加速等各种开发实战技巧，帮助提升深度学习模型的部署与加速能力。