CUDA与TensorRT部署实战课程介绍
“CUDA与TensorRT部署实战课程”作为深度学习模型部署领域的专业教程，为开发者提供了从基础到进阶的完整学习路径。本资源集合了TensorRT API详解、分类器部署、YOLOv8检测器实战、BEVFusion模型部署等核心内容，并附带完整源码与课件，将理论知识与工程实践紧密结合，适合：
🚀 AI工程师 —— 掌握工业级模型部署技能
🎯 计算机视觉开发者 —— 学习YOLOv8、BEVFusion等前沿模型部署
📊 算法研究员 —— 了解模型优化与加速技术
🎓 高校学生 —— 补充工程实践能力，提升就业竞争力
无论是从事自动驾驶、智能安防还是边缘计算，这份2025年最新实战课程都能帮助你快速掌握CUDA与TensorRT的核心部署技术。
CUDA与TensorRT部署实战课程截图展示
CUDA与TensorRT部署实战课程分类与亮点解析
- TensorRT API基础使用
深入讲解TensorRT核心API的使用方法，从环境配置到基础操作，帮助开发者快速上手。包含张量处理、引擎构建、内存管理等关键概念，为后续实战打下坚实基础。 - 分类器部署实战（CNN&ViT）
通过实际案例演示卷积神经网络与Vision Transformer的部署流程。涵盖模型转换、精度校准、性能优化等关键环节，特别适合需要部署图像分类模型的开发者。 - CNN模型部署 —— 经典网络结构优化
- ViT模型部署 —— 前沿Transformer架构适配
- 精度与速度平衡 —— 量化技术与推理优化
- YOLOv8检测器部署
目标检测领域的热门模型实战，详细讲解YOLOv8在TensorRT上的完整部署流程。包括预处理优化、后处理加速、多尺度推理等实用技巧。 - BEVFusion模型部署
多传感器融合前沿技术实战，涵盖BEV空间下的特征融合与推理优化。适合自动驾驶、机器人等领域的开发者，学习复杂模型的部署方法。 - 完整源码与课件
提供可运行的代码示例和详细教学课件，每个章节都配有对应的实践项目，方便学习者边学边练，快速掌握部署技能。
CUDA与TensorRT部署实战课程目录
共 8 个文件 5.8G
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