深度学习部署实战：ONNXRUNTIME计算机视觉加速专项
苏州大林实训中心推出工业级模型部署课程，重点解决视觉模型落地中的性能瓶颈问题
技术体系架构解析
| 技术模块 | 训练框架支持 | 加速方案 |
|---|---|---|
| 图像分类 | PyTorch/TensorFlow | 算子融合+量化 |
| 目标检测 | MMDetection/YOLO | 动态shape优化 |
课程涵盖ONNX格式转换的二十个技术要点，包括动态轴处理、自定义算子注册等工业级需求。通过实际对比测试，ONNXRUNTIME在Intel i7平台上的推理速度较原生框架提升2-3倍。
核心教学模块分解
模型转换关键技术
详细解析PyTorch2ONNX转换过程中的张量冻结、动态维度配置等技术细节，解决实际转换中的精度损失问题。通过YOLOv5转换案例演示如何处理复杂后处理逻辑。
多设备加速方案
对比CPU/GPU/DSP不同硬件平台的优化策略，包括线程绑定、内存池配置、图优化等进阶技巧。特别讲解TensorRT与ONNXRUNTIME的集成方案。
课程技术图谱
- ✔ 模型格式标准化：ONNX导出规范与验证
- ✔ 运行时优化：内存复用与并行计算配置
- ✔ 部署实战：工业质检系统全流程搭建
教学特色说明
课程采用问题驱动式教学，每个技术点均配备典型错误案例解析。例如在模型量化环节，重点讲解如何避免精度下降超过3%的阈值，并演示校准集配置技巧。
提供跨平台部署验证环境，学员可在课程中直接测试Windows/Linux/Android不同平台的部署效果，现场获取性能优化报告。
