案例介绍
AI落地、部署、移植、算法SDK方向
具备工程落地的一些知识（C++、Makefile、cmake、编译相关、SDK），多参与一些实际项目攒攒经验，多熟悉一些常见的大厂造的部署轮子（libtorch、TensorRT、openvino、TVM、openppl、Caffe等），尝试转几个模型（ONNX）、写几个op（主要是补充，性能不要最优）、写几个前后处理、debug下各种奇葩的错误，让模型可以顺利在一些平台跑起来，平台可以在PC、手机、服务器等等；项目如下：
1.yolov5 python和c++版本的tensorRT部署，linux和windows，PC和Jetson都能运行，包含：1.运行环境配置；2.pytorch模型转换ONNX，转tensorRT过程；3.c++和python接口封装；
2.arcface ncnn版本部署
3.人脸检测yoloface python和c++版本的tensorRT部署
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