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 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文
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 阅读全文
摘要：
将YOLOv5与TensorRT结合使用可以显著提高推理速度， 特别是在NVIDIA GPU上。 下面是一个基本的步骤指南， 帮助你了解YOLOv5与TensorRT结合使用的步骤。 人脸检测是一种常见的计算机视觉任务， 下面将详细介绍从模型训练到模型部署的完整流程， 包括使用YOLOv5进行人脸检 阅读全文
摘要：
TensorRT是Nvidia开发的一个高性能深度学习推理引擎。 它主要用于优化和部署已经训练好的深度学习模型， 提高模型在NVIDIA GPU硬件上的推理性能。 TensorRT的主要功能和特点包括： 1. 模型优化 TensorRT提供了一系列优化技术， 包括层融合， 张量格式化， kernel 阅读全文
摘要：
1. 共同目标 - 深度学习模型部署优化 这三者都是用于优化和部署深度学习模型的工具和框架， 目标是提高模型在服务端的推理性能。 2. 技术侧重点不同 TensorRT侧重于针对Nvidia GPU硬件进行深度学习模型的优化与加速。 OpenVINO则针对Inter CPU和FPGA等硬件进行模拟优 阅读全文