BEVFormer_tensorrt项目为BEV 3D目标检测模型的实际应用提供了一个高效的部署方案。通过利用TensorRT的硬件加速能力和自定义优化插件,该项目显著提高了模型的推理速度,同时大幅降低了内存占用和模型大小。这些改进使得在资源受限的嵌入式设备上部署复杂的3D目标检测模型成为可能。 未来,BEVFormer_tensorrt项目可能会继续优化现...
使用PAI-Blade进行推理加速 PAI-Blade是由阿里云机器学习平台PAI开发的模型优化工具,可以针对不同的设备不同模型进行推理加速优化。PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过...
PAI-Blade是由阿里云机器学习平台PAI开发的模型优化工具,可以针对不同的设备不同模型进行推理加速优化。PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过简单的代码调用方便的实现对...
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BEV感知、毫米波雷达视觉融合、多传感器标定、多传感器融合、多模态3D目标检测、车道线检测、轨迹预测、在线高精地图、世界模型、点云3D目标检测、目标跟踪、Occupancy、cuda与TensorRT模型部署、大模型与自动驾驶、Nerf、语义分割、自动驾驶仿真、传感器部署、决策规划、轨迹预测等多个方向学习视频(扫码即可学习) ...
PAI-Blade是由阿里云机器学习平台PAI开发的模型优化工具,可以针对不同的设备不同模型进行推理加速优化。PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过简单的代码调用方便的实现对...
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BEV感知、毫米波雷达视觉融合、多传感器标定、多传感器融合、多模态3D目标检测、点云3D目标检测、目标跟踪、Occupancy、cuda与TensorRT模型部署、协同感知、语义分割、自动驾驶仿真、传感器部署、决策规划、轨迹预测等多个方向学习视频(扫码即可学习) 视频官网:www.zdjszx.com ...
PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过简单的代码调用方便的实现对模型的高性能部署。更多PAI-Blade相关技术介绍可以参考 [PAI-Blade介绍]。