
上海仪酷智能科技有限公司
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详细介绍
1、图形化编程:无需掌握文本编程基础即可完成机器视觉项目;
2、直接的模型转换:可将 Onnx 模型(部分)转换至 FP32、FP16 或 Int8 的 tensorRT 模型(.trt 或.engine);
3、极速推理接口:加载 tensorRT 模型,并进行极速推理(速度为 Onnx-tensorRT 的 2~5 倍);
4、简单安装与配置:无需额外下载 TensorRT 加速驱动,安装工具包过程 TensorRT 驱动会自动安装;
5、自定义图层网络:面向资深玩家,可使用 INetworkDefinition 高级工具实现自 己创建网络、查看或编辑已有的 Onnx 网络
6、多个系统完整实战模型范例: ① pytorch 生成的 yolov5 模型; ② torchvision 中的图像分类、目标检测模型; ③ yolov8 模型; ④ 自然场景中的文字检测和识别模型等。