TensorRT 模型加速——输入、输出、部署流程
本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程，了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程，针对不同的深度学习框架，使用不同的方法导入模型。
一年的打磨，MNN正式版发布！
MNN 的诞生源于淘系技术部的一群对技术充满热情的同学，在充分的行业调研后认为当时的推理引擎如 TFLite 不足以满足手机淘宝这样一个亿级用户与日活的超级 App 。
如何将Yolov5 模型部署到OpenVINO上
OpenVINO是英特尔推出的一款AI工具套件，可以用于快速部署AI应用和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过150余种。它可以兼容多种主流的开源框架如PyTorch，Tensorflow，Keras，mxnet、Caffe和ONNX，并可以将上述开源框架训练好的模型，轻松的通过工具转换到OpenVINO框架上，并支持将预训练模型部署到英特尔的CPU、GPU和VPU上。
GoogleNet架构解析
GoogleNet 是 2014 年 ImageNet Challenge 图像识别比赛的冠军。从它的名字我们就 可以看出是来自谷歌的团队完成的。前面我们有介绍，GoogleNet 之所以获得冠军，是因为 它进行模型融合以后得到的效果要比 VGGNet 模型融合之后的效果要好。不过单模型比拼， 它与 VGGNet 的效果相当。