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《自动驾驶中的深度学习模型量化、部署、加速实战》专栏概述 | 实战教程，开放源码

这里主要是针对AI算法落地的模型部署，其中有基于TensorRT的部署、基于OpenCV+CUDA的部署以及基于NCNN的部署，项目包括简单的demo案例、目标检测、语义分割、实例分割、车道线检测以及Transformer等。大家可以参考以下的链接进行学习和指正。

#模型部署#

1. ResNet50基于TensorRT FP16生成Engnie文件的C++工程

ResNet50基于TensorRT FP16生成Engnie文件的C++工程，ubuntu运行，可自行修改为win下使用，推理代码可自行根据自己的实际情况书写，需要的小伙伴自取哈。图片为执行步骤。
《自动驾驶中的深度学习模型量化、部署、加速实战》专栏概述 | 实战教程，开放源码_第1张图片

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2. ResNet_ibn基于TensorRT FP32生成Engnie文件的C++工程

https://t.zsxq.com/036qjMBUB


3. Arcface+TensorRT的部署

https://t.zsxq.com/03eaAaamQ


4. YOLO V4基于opencv+cuda部署与加速，M

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    原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {  
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    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
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