上文简单提到了TensorRT的基础与onnx转换：基于TensorRT的神经网络推理与加速 ：https://blog.csdn.net/intflojx/article/details/81712651后面看到老板的slides, 感觉理解更深层次了哈，要学习的东西还有很多哈。      摘要： 随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在大型的互联网企业的普及发展，作为训练和推理载体的...

近年来，深度学习在计算机视觉领域已经占据主导地位，不论是在图像识别还是超分辨重现上，深度学习已成为图片研究的重要技术，但它们的能力并不仅限于这些任务；现在深度学习技术已进入图片压缩领域。下面就说说神经网络在图像压缩领域的应用。当前主要图片压缩算法说到图像压缩算法，目前市面上影响力比较大的图片压缩技术是WebP和BPGWebP：谷歌在2010年推出的一款可以同时提供有损压缩和无损压缩的图...

人工智能正在日益渗透到所有的技术领域。而深度学习(DL)是目前最活跃的分支。最近几年，DL取得了许多重要进展。其中一些因为事件跟大众关系密切而引人瞩目，而有的虽然低调但意义重大。深度学习从业人员应该保持足够的嗅觉，这个领域正在发生很多事情，你必须要跑的足够的快才能跟上时代步伐。一. 计算机视觉（CV）这是现在深度学习中最受欢迎的领域，我觉得我们已经完全获取了计算机视觉中容易实现的目标...