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分享课程——ONNXRUNTIME计算机视觉模型部署与加速教程，附源码。课程全面介绍了ONNXRUNTIME版本的C++SDK的使用技巧，一步一步演示教学ONNXRUNTIME框架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、姿态评估与关键点检测模型。使用Python脚本与工具行命令轻松实现TorchVision中各种模型导出与简化ONNX格式模型，工程化封装代码，实现推理代码复用，三行代码即可实现接口调用，支持CPU与GPU加速等各种开发实战技巧，全面提升深度学习模型部署与加速能力。ONNXRuntime：由微软推出，用于优化和加速机器学习推理和训练，适用于ONNX模型，是一个跨平台推理和训练机器学习加速器。ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种标准与开放的网络模型交换格式，直白点说就是tensorflow/pytorch/paddle等深度学习框架训练的模型都可以转换为ONNX格式，然后ONNX格式模型可以通过ONNXruntime组件实现模型的推理预测并加速，从而实现不基于原来框架的模型部署。
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分享OpenVINO2022安装部署视频教程——《OpenVINO2022计算机视觉模型部署与加速教程》，附带源码+模型文件+思维导图下载！自推出以来OpenVINO一直紧随AI的技术发展，保持着高频的迭代更新，来解决各行各业开发者提出的各种需求和面临的挑战。这次版本迭代，从2021.4到2022.1，改动很大，可以说是迄今为止最重大的更新。最新版本精简了安装包和运行时库，添加了Auto-DevicePlugin、MO参数简化等一系列的有利于开发者快速上手的功能，也官宣了对PaddlePaddle的正式支持，其他还有推理API的改进等等，有兴趣可以查看官网文档，这里不一一而论。配置OpenVINO2022开发环境主要是针对C++部分，使用VS2017配置。这部分跟以前没有太大差异，同样需要配置包含目录，库目录与附加依赖项添加，跟环境变量，这几个部分的配置分别如下：若你同我一样默认安装路径直接复制即可(无需任何改动，复制进去直接回车即可)包含目录C:\ProgramFiles(x86)\Intel\openvino_2022\runtime\include;C:\ProgramFiles(x86)\Intel\openvino_2022\runtime\include\ie;C:\ProgramFiles(x86)\Intel\openvino_2022\runtime\include\ngraph;C:\ProgramFiles(x86)\Intel\openvino_2022\runtime\include\openvino应用要想强大，性能表现很重要。2021.2版本的OpenVINO，针对使用TensorflowQuantization-Aware（对权重进行逐通道量化）方式训练的模型，模型优化器新增了相应的逐通道量化支持，以高效的模型压缩，降低延时，提高性能。强大的应用，安全当然也是重中之重。2021.2版本提供了全新的安全插件，使用安全打包和执行，控制模型的访问权限。该插件基于KVM虚拟机和Docker容器，部署起来快速方便。此外，对于RedHatEnterpriseLinux(RHEL)8.2的支持，让OpenVINO的应用场景更加广泛。
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TensorRT8.6计算机视觉模型部署与加速教程分享，2023新课，视频+代码+数据下载！1、什么的TensorRTTensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境，可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。在推理过程中，基于TensorRT的应用程序比仅仅使用CPU作为平台的应用程序要快40倍。2、cuda、cudnn和tensorrt的关系CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的主要作用是连接GPU和应用程序，方便用户通过CUDA的API调度GPU进行计算。cuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。它能将模型训练的计算优化之后，再通过CUDA调用GPU进行运算.当然你也可直接使用CUDA，而不通过cuDNN，但运算效率会低好多。因为你的模型训练计算没有优化。TensorRT是英伟达针对自家平台做的加速包，只负责模型的推理（inference）过程，一般不用TensorRT来训练模型的，而是用于部署时加速模型运行速度。3、TensorRT部署TensorRT只需要知道网络的结构和参数即可，它支持三种转换入口：TF-TRT，要求是TensorFlow模型ONNX模型格式使用TensorRTAPI手动把模型搭起来，然后把参数加载进去找到TensorRT的下载地址，我这边选择的是TensorRT8,TensorRT支持以下几种方式安装，分别是deb,tar,rpm。我这边的系统是Ubuntu22.04，CUDA版本是11.6，选择的安装方式是tar进行安装。关于tar的安装方式，可以参考Nvidia官方文档中关于tar的部分。NVIDIADeepLearningTensorRTDocumentation关于tar的安装方式，可以参考Nvidia官方文档中关于tar的部分。所以整个逻辑就是：把你的模型导出成ONNX格式。把ONNX格式模型输入给TensorRT，并指定优化参数。使用TensorRT优化得到TensorRTEngine。使用TensorRTEngine进行inference。
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《OpenVINO2022计算机视觉模型部署与加速教程》分享，视频+源码+模型文件+思维导图下载！1.1OpenVINOTMTM安装环境OpenVINOTMTM是一款依赖计算机或智能设备硬件的模型推理部署套件，在边缘启用基于CNN的深度学习推理，支持跨英特尔®CPU、英特尔®集成显卡、英特尔®神经计算棒2和英特尔®视觉加速器设计与英特尔®MovidiusTMVPU的异构执行。此处我们介绍在Windows平台上的安装和使用。由于OpenVINOTMTM是一款依赖计算机或智能设备硬件的模型推理部署套件，因此它可以在自家的设备上很好的运行，经过测试，在Windows平台上，非intelCPU设备也可以运行OpenVINOTMTM，例如AMD推出的CPU，此处安装使用的设备为AMDR7-5800H；对于显卡设备不支持英伟达等其他显卡，仅支持英特尔自家显卡。友情提醒在导出ONNX格式模型后，可以使用Netron可视化网络结构，明确网络的输入、输出名称以及尺寸，为推理作准备！导出时可以指定input&outputname，尤其是多输出模型，这样在推理后可以推理请求中根据name获取结果；实际上，OpenVINO2022支持自动获取输入、输出节点名称！！单输入、单输出的模型可以放心交给API，而多输出模型也可以像旧版本一样通过name获取，也可以通过输出编号获取结果。2022版本加载模型提供了两种模式分别是read_model与compile_model方式，这两种方式得到分别是model跟compiledmodel，其中通过read_model方式读取的model对象可以通过compile_model函数转换为compiledmodel，同时它们都支持直接访问属性获取输入与输出层信息（inputs/outputs）然后重启VS2019，执行如下代码测试：#include<openvino/openvino.hpp>#include<opencv2/opencv.hpp>usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){ //创建IE插件,查询支持硬件设备 ov::Coreie; vector<string>availableDevices=ie.get_available_devices(); for(inti=0;i<availableDevices.size();i++){ printf("supporteddevicename:%s\n",availableDevices[i].c_str()); } return0;}
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分享课程——OpenVINO2022计算机视觉模型部署与加速课程，附源码+模型文件+思维导图。课程目录：章节1课程概述章节2部署ResNet图像分类模型章节3车辆检测与中文车牌识别章节4行人检测人脸检测表情识别与关键点检测章节5语义与实例分割模型部署与加速推理章节6OCR应用-场景文字检测与识别章节7自定义模型部署与转换章节8YOLOv5部署与加速章节9Python版本SDK介绍与推理演示章节10课程总结源码+模型文件+思维导图
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分享课程——TensorRT8.6计算机视觉模型部署与加速课程，2023新课，提供代码+数据。课程全面介绍了TensorRT8.6版本的C++SDK的使用技巧，一步一步演示教学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。使用TensorRT提供的工具与SDK接口实现从FP32到FP16与INT8模型量化加速，自己开发提供了量化脚本支持YOLOv5~YOLOv8系列模型一键量化INT8，使用OpenCVCUDA函数实现预处理加速等各种开发实战技巧，全面提升深度学习模型部署与加速能力。
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基于MLS66加速加载试验的半刚性基层沥青路面力学响应分析.pdf
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电子可靠性——用加速老化试验快速评估产品贮存可靠性的计算方法
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