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详细介绍
1、提供多种框架生成的 onnx 模型导入模块：包括 pytorch、caffe、tensorflow、 paddlepaddle 等生成的 onnx 模型；
2、多种高效加速推理接口：CUDA、TensorRT 对模型进行最大化的加速；
3、支持多种硬件加速：支持 Nvidia GPU、Intel、TPU、NPU 多种硬件加速 ；
4、多个系统完整实战模型范例： ① pytorch 生成的 yolov5 的 onnx 模型； ② torchvision 中的图像分类、目标检测模型； ③ deeplabv3 和 deeplabv3+语义分割模型； ④ pytorch 的 MaskRcnn 实例分割模型 ⑤ Keypoint Rcnn 关键点检测模型 ⑥ 人脸检测与识别模型 ⑦ 自然场景中的文字检测和识别模型等。
5、个性化开发：用户可以调用自己的模型，包括且不限于视觉、语音、NLP 等 onnx 模型