VIP20
本课程属于：032-NVIDIA Jetson边缘AI推理部署 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

8. Jetson语义分割部署：显存、帧率与输出后处理

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程结构
课程导入学习目标
02
语义分割基础
语义分割的定义 · 与目标检测/实例分割的区别 · 常见数据集与评价指标（mIoU
语义分割基础语义分割的定义
03
Jetson平台概述
Jetson系列硬件（Nano · TX2 · Xavier
Jetson平台概述
04
部署环境搭建
JetPack SDK · CUDA · cuDNN
部署环境搭建JetPack
05
模型选择与转换
适合Jetson的轻量级语义分割模型… · UNet · BiSeNet
模型选择转换
06
ONNX导出与优化
从PyTorch/TensorFlo… · 处理动态轴 · 算子兼容性
ONNX导出
07
TensorRT加速原理
TensorRT的工作流程 · 层融合 · 精度校准（FP16/INT8）
TensorRT加速原理
08
TensorRT引擎构建
使用trtexec或Python A… · 配置最大工作空间与批量大小
TensorRT引擎构建
09
显存管理基础
Jetson统一内存架构 · 显存占用来源（模型权重 · 激活
显存管理基础Jetson
10
显存优化策略
减少批量大小 · 使用FP16/INT8 · 模型剪枝
显存优化策略减少批量大小
11
帧率与延迟概念
FPS · 推理延迟 · 端到端延迟
帧率延迟概念
12
帧率优化方法
多线程流水线 · 异步推理 · 双缓冲
帧率优化方法多线程流水线
13
性能基准测试
使用TensorRT自带的bench… · 编写Python/C++测试脚本 · 测量不同模型和精度下的FPS与显存
性能基准测试TensorRT
14
输出后处理概述
语义分割输出的原始张量格式（NCHW… · softmax/argmax操作 · 类别索引到颜色映射
输出后处理概述NCHW
15
后处理之argmax与颜色映射
高效实现argmax（TensorR… · 将类别索引转换为RGB可视化图像
argmax后处理之
16
后处理之图像缩放与对齐
将模型输出分辨率与原图对齐 · 使用cv2.resize或warpP… · 处理边界与插值
后处理之图像缩放对齐
17
后处理之ROI与掩码提取
从分割结果中提取特定类别的掩码 · 计算连通域 · 生成轮廓或边界框
ROI后处理之
18
后处理之叠加与可视化
将分割结果半透明叠加到原图 · 调整透明度 · 颜色表
后处理之叠加可视化
19
后处理性能优化
避免CPU-GPU频繁拷贝 · 在GPU上完成argmax与颜色映射 · 使用CUDA加速后处理
后处理性能优化CPU-GPU
20
案例实战
使用DeepLabV3-ResNet… · 完成从模型转换到实时视频分割的完整流…
案例实战DeepLabV3-Re…
21
案例实战
使用BiSeNet在Jetson X… · 针对高分辨率输入进行显存与帧率调优
案例实战BiSeNet
22
案例实战
使用UNet在Jetson Orin… · 结合TensorRT INT8量化 · 实现高帧率工业质检分割
案例实战UNet
23
常见问题
模型转换失败（算子不支持 · 维度错误） · TensorRT引擎构建报错
常见问题模型转换失败
24
常见问题
推理结果错乱（颜色映射错误 · 类别偏移） · 后处理延迟过高
常见问题推理结果错乱
25
常见问题
多模型并发部署时的显存与算力分配 · 动态输入尺寸与TensorRT引擎的…
常见问题多模型并发部署时…
26
性能调优实战
使用NVIDIA Nsight Sy… · 针对性优化数据加载 · 预处理
性能调优实战NVIDIA
27
综合提升
设计一个完整的实时语义分割系统 · 包括视频采集 · 预处理
综合提升设计一个完整的实…
28
综合提升
将部署代码封装为Python包或C+… · 提供API接口 · 便于集成到机器人或边缘计算项目中
综合提升Python
29
综合提升
对比不同Jetson设备（Nano · TX2 · Xavier
综合提升Jetson
30
课程总结
回顾关键知识点 · 常见陷阱 · 最佳实践
课程总结回顾关键知识点