TensorRT與DeepStream在視頻分析中的協(xié)作 在智慧城市、交通監(jiān)控和工業(yè)自動(dòng)化等場景中，每天都有成千上萬路攝像頭源源不斷地產(chǎn)生視頻數(shù)據(jù)。如何從這些海量流中實(shí)時(shí)提取有價(jià)值的信息，是AI系統(tǒng)面臨的核心挑戰(zhàn)——不僅要“看得清”，更要“算得快”…

XUnity.AutoTranslator終極指南：Unity游戲自動(dòng)翻譯的完整解決方案 【免費(fèi)下載鏈接】XUnity.AutoTranslator 項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xu/XUnity.AutoTranslator 還在為外語游戲中的生澀文本而苦惱嗎？XUnity.AutoTranslator這款…

使用TensorRT加速PointNet系列模型的方法 在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人感知和工業(yè)質(zhì)檢等實(shí)時(shí)系統(tǒng)中，3D點(diǎn)云處理的性能瓶頸日益凸顯。以LiDAR采集的原始點(diǎn)云為例，每幀數(shù)據(jù)包含數(shù)千個(gè)無序的空間點(diǎn)，而主流模型如PointNet需要對這些點(diǎn)進(jìn)行獨(dú)立特征提取并聚…

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TensorRT在短視頻內(nèi)容審核中的應(yīng)用實(shí)例 如今，一條短視頻從上傳到上線，往往只需要幾秒鐘。在這短暫的時(shí)間里，平臺不僅要完成視頻轉(zhuǎn)碼、封面抽取，還要完成一輪或多輪內(nèi)容安全審核——判斷是否包含涉黃、暴恐、違禁信息。對于日均處理…

NVIDIA官方技術(shù)支持渠道：TensorRT問題求助指南 在構(gòu)建高性能AI推理系統(tǒng)時(shí)，你是否曾遇到這樣的困境？訓(xùn)練好的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境后，延遲居高不下，吞吐量遠(yuǎn)低于預(yù)期，GPU利用率卻始終徘徊在30%以下。尤其是在邊…

TensorRT對Attention機(jī)制的專項(xiàng)優(yōu)化方案 在大模型推理部署日益成為AI工程化瓶頸的今天，一個(gè)典型的問題擺在開發(fā)者面前：為什么訓(xùn)練好的Transformer模型一旦進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境，延遲就居高不下？尤其是當(dāng)輸入序列變長時(shí)，響應(yīng)時(shí)間…

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