深入浅出，AI算法之模型落地部署实践

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以下 文 章来源于微信公众号：计算机视觉研究院 作者： Edison_G 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/l5_Ka5a1g6bPly1oE1iMuQ 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 本文介绍了一种新颖的目标检测框架MAF-YOLO，其核心是通过 多分支辅助FPN 保持浅层信息和传递丰富梯度信息，通过重参化异构高效层聚合网络实现多尺度感受野并保留小目标信息。 MAF-YOLO的nano版本在COCO数据集上获得了较 YOLOv8约5.1%的提升。 一、背景 当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！ 使用GPU Coder生成整个端到端应用程序的代码 将深度学习模型部署到生产环境面临两大挑战： 我们需要支持多种不同的框架和模型，这导致开发复杂性，还存 ………………………………