本系列对在Nvidia边缘计算平台进行深度学习模型部署进行一个全面的介绍，主要围绕TensorRT深度学习加速推理框架，以YOLOv5目标检测任务为例，以Jeston Nano为目标计算平台，对环境搭建、模型量化、加速推理、性能评估、后处理加速等细节进行详细说明，并给出C++和Python分别进行模型部署推理的代码实例

磐安ssl适用于网站、小程序/APP、API接口等需要进行数据传输应用场景，ssl证书未来市场广阔！成为成都创新互联公司的ssl证书销售渠道，可以享受市场价格4-6折优惠！如果有意向欢迎电话联系或者加微信：18980820575（备注：SSL证书合作）期待与您的合作！

阅读本系列，您可以了解到

• Jeston Nano计算平台以及相关软件资源介绍

• 什么是TensorRT？什么是TensorRT引擎？如何将Tensorflow等深度学习框架训练好的模型转换为TensorRT引擎？转换过程需要注意什么？TensorRT对模型做了哪些优化？

• 如何使用TensorRT的Python/C++ API进行模型推理？如何构造输入数据并传递给推理引擎？输出数据又是什么格式，如何获取模型输出结果？

• 如何利用Nsight对TensoRT推理过程进行抓取，推理过程内部细节和耗时分布是什么样的？

• YOLOv5这种需要前处理和后处理解码的任务如何在TensorRT上进行推理？如何使用Python/C++进行图像/视频预处理、模型推理、模型解码、非极大值抑制，并最终在输出图像上绘制预测框？

• 如何使用Gstreamer并利用Nvidia提供的加速插件，对视频源(摄像头/文件)进行编解码及格式转换的加速，提高视频编解码速度

• Python版本视频推理性能瓶颈分析，如何提速？利用pycuda、cupy、numba等加速包进行加速，可行吗？

• C++

你是否还在寻找稳定的海外服务器提供商？创新互联www.cdcxhl.cn海外机房具备T级流量清洗系统配攻击溯源，准确流量调度确保服务器高可用性，企业级服务器适合批量采购，新人活动首月15元起，快前往官网查看详情吧

当前名称：TensorRT部署YOLOv5(01)-Overview-创新互联
当前路径：http://azwzsj.com/article/ccphei.html