深度学习-TensorRT模型部署实战,唐宇迪,唐宇迪,授课讲师：经纬，14年工作经验的算法工程师，对算法部署具有丰富的经验，tensorRT_Pro项目的作者。 本课程划分为四部分： 第一部分精简CUDA-驱动API：学习CUDA驱动API的使用，错误处理方法，上下文管理方法，了解驱动API所处位置，CUDA的开发习惯。 第二部分精简CUDA-运行时API：学习CUDA运行时API的使用，力求精简，力求够用，学会编写核函数加速模型预处理（仿射变换），学习yolov5的后处理加速方法，共享内存的使用。 第三部分tensorRT基础：学习tensorRT的模型编译、推理流程，onnx解析器的使用，学习onnx的结构和编辑修改方法，学习int8量化，插件开发流程，简化的插件开发方法，学习动态shape的应用。 第四部分tensorRT高级：以项目驱动，学习大量具体的项目案例（分类器、目标检测、姿态检测、场景分割、道路分割、深度估计、车道线检测、huggingface、insightface、mmdetection、onnxruntime、openvino），学习针对深度学习需要的封装技术、多线程技术、框架设计技术。 适用人群：AI领域的同学们