AI深度学习算法实战代码解读
AI深度学习算法实战代码解读

【推荐】前沿智能视频分析深度学习算法框架-NVIDIA DEEPSTREAM5.0 【原理介绍】

英伟达最新深度视频分析流5.0推出，在此框架下，系统性解决了如何构建智能视频分析应用程序，如何完成视频中图像数据的预处理，数据张量的输入/推断预测/添加元标签特征/汇总元数据/共享/输出张量等工作。

本文重点介绍DEEPSTREAM5.0 的trition功能。tensorRT偏向于张量化大规模计算优化，基于总体算法模型的提前预估和资源分配，trition同样有预测推算等功能，并且前置到预处理阶段，本文重点剖析trition如何在图像数据处理中的工作机制。
【推荐】前沿智能视频分析深度学习算法框架-NVIDIA DEEPSTREAM5.0 【原理介绍】_第1张图片

无论是寻求平衡产品分销和优化交通的仓库，还是工厂装配线检查，还是确保员工和护理人员在照顾病人时使用个人防护设备(PPE)的医院管理，先进的智能视频分析(IVA)都被证明是有用的。在基础层面，数十亿个摄像头和物联网传感器部署在世界各地的城市、体育场、工厂和医院，每天产生pb级的数据。随着数据爆炸，使用人工智能来精简和执行有效的IVA是势在必行的。许多公司和开发人员都在努力构建可管理的IVA管道，因为这些工作需要AI专业知识、高效的硬件、可靠的软件和广泛的资源来大规模部署。为了消除这些障碍，英伟达开发了DeepStream SDK，让每个人都可以轻松高效地创建基于ai、gpu加速的视频分析应用。DeepStream SDK是一个可扩展的框架，用于为edge构建高性能、托管的IVA应用程序。

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