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此博客专攻人工智能。
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2024年7月14日
模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本 -Plugin
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posted @ 2024-07-14 21:10 lvdongjie-avatarx
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模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本 - 5种工具
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posted @ 2024-07-14 20:41 lvdongjie-avatarx
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模型部署 - TensorRT - NVIDIA 讲 TensorRT - 8.6.1版本
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posted @ 2024-07-14 10:24 lvdongjie-avatarx
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2024年7月13日
模型部署 - TensorRT - C++版本与Python版本应如何选择
摘要: 从性能角度来看,TensorRT C++版本和Python版本之间确实存在一些差异: C++版本性能更优: TensorRT C++版本使用了更底层的API,可以更好地利用硬件特性,进行更深层的优化。 C++版本在内存管理、CPU-GPU数据传输等方面更加高效,这些都可以带来更好的推理性能。 Pyt
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posted @ 2024-07-13 21:52 lvdongjie-avatarx
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模型部署 - TernsorRT Framework
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posted @ 2024-07-13 21:03 lvdongjie-avatarx
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模型部署 - TensorRT & Triton 学习
摘要: 先介绍TensorRT、Triton的关系和区别: TensorRT:为inference(推理)为生,是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算,显著提高GPU上的模型推理性能。即一种专门针对高性能推理的模型框架,也可以解析其他框架的模型如tensorflow、torch。 主要优化
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posted @ 2024-07-13 18:42 lvdongjie-avatarx
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模型部署 之 TensorFlow Serving
摘要: TensorFlow Serving是一个开源的机器学习模型服务系统,由Google开发并贡献给开源社区。它主要用于部署和管理TensorFlow训练的模型,提供高性能、可扩展的推理服务。 TensorFlow Serving的主要功能和特点包括: 多版本模型管理:支持同时部署和管理多个版本的Ten
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posted @ 2024-07-13 17:48 lvdongjie-avatarx
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深度学习 - 人脸识别 - 苹果是怎么做的
摘要: 苹果的面部识别功能称为 Face ID,它在 iPhone 和 iPad 上使用,是一种高度安全且方便的生物识别认证方法。Face ID 主要依赖于以下核心技术和算法: 1. 硬件组件 Face ID 依赖于 iPhone 和 iPad 上的 TrueDepth 摄像头系统,它包括多个硬件组件: 红
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posted @ 2024-07-13 17:36 lvdongjie-avatarx
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深度学习 - 门禁系统的人脸录入和识别流程
摘要: 门禁系统中的人脸录入和识别通常采用以下几种算法和技术: 1. 人脸检测 (Face Detection) 人脸检测是人脸识别系统的第一步,用于在图像或视频中定位和提取人脸区域。常用的算法包括: Haar Cascades (OpenCV):经典的基于特征的检测方法。 HOG (Histogram o
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posted @ 2024-07-13 17:32 lvdongjie-avatarx
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深度学习- 常用人脸检测算法
摘要: 人脸识别是计算机视觉中的一个重要任务,有多种库和框架可以用于实现人脸识别。以下是一些常用的人脸识别算法库及其特点: 1. OpenCV OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。它可以用于各种计算机视觉任务,包括人脸检
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posted @ 2024-07-13 16:59 lvdongjie-avatarx
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