在本博客文章系列的第 1 部分中,我们展示了如何使用 mmdetection 框架训练对象检测模型并在 BDD100K 数据集上对其进行微调。在第 2 部分中,我们将介绍将模型转换为 TensorRT 并在 Nvidia GPU 上执行推理的过程。
在本博客文章系列的第 2 部分中,我们将讨论以下主题:
将模型转换为 TensorRT:我们将解释 TensorRT 是什么以及如何使用它来优化和加速 NVIDIA GPU 上的深度学习模型的推理。我们还将展示如何使用 TensorRT Python API 将微调的对象检测模型转换为 TensorRT。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-554435.html
使用 TensorRT 进行推理:模型转换为 TensorRT 后,我们将演示如何使用它对新文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-554435.html
到了这里,关于使用 TensorRT、卡尔曼滤波器和 SORT 算法进行实时对象检测和跟踪:第 2 部分将模型转换为 TensorRT 并进行推理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!