当前位置:   article > 正文

深度学习模型部署TensorRT加速(九):TensorRT部署TransFormer模型_tensorrt 推理 transformer

tensorrt 推理 transformer

目录

前言:

部署步骤:

总结:

PS:纯粹为学习分享经验,不参与商用价值运作,若有侵权请及时联系!!!

下篇内容预告:

深度学习模型部署TensorRT加速(十):TensorRT部署分析与优化方案(一)



前言:
        众所周知,transformer在很多计算机视觉领域的性能已经超过CNNS,例如目标检测中的DETR的模型有两个显著的特点:

  • 置信度非常高

  • 对于遮挡推理效果非常好!

transformer-based的检测模型比比从一大堆boudingbox里面选择概率的范式要好一点。

        然而,其最大的问题就是负载量大,比较考验计算机性能。因此经过调研,有一种合适的方式,即CNN-Transfomer部署方式!!!!

参考链接:(264条消息) Transformer部署难?TensorRT实战YOLOv7+Transformer的部署_自动驾驶之心的博客-CSDN博客

代码:https://www.wpsshop.cn/w/Monodyee/article/detail/357674

推荐阅读
相关标签
  

闽ICP备14008679号