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TensorRT加速3D缺陷检测推理实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与实战项目预览
课程导入学习目标
02
3D缺陷检测基础
3D点云 · 深度图 · 体素等数据表示
3D缺陷检测基础3D点云
03
深度学习在3D缺陷检测中的应用
主流模型（PointNet · VoxelNet · 3D CNN等）原理与适用场景
深度学习3D缺陷检测
04
TensorRT核心概念
什么是TensorRT · 推理加速原理 · 与PyTorch/TensorFlo…
TensorRT核心概念
05
环境搭建与工具链
CUDA · cuDNN · TensorRT版本选择
环境搭建工具链
06
ONNX与模型转换
从PyTorch/TensorFlo… · ONNX算子兼容性检查与修复
ONNX模型转换
07
TensorRT模型构建
使用TensorRT API构建网络 · 解析ONNX · 设置精度（FP32/FP16/INT…
TensorRT模型构建
08
工作流实战
从训练好的3D检测模型到Tensor…
工作流实战Tensor
09
精度与性能权衡
FP16与INT8量化对3D缺陷检测… · 校准数据集准备
精度性能权衡
10
INT8量化实战
使用TensorRT的校准器（Cal… · 处理3D数据特殊性
INT8量化实战
11
TensorRT引擎优化
层融合 · 内核自动调优 · 动态形状（Dynamic Shape…
TensorRT引擎优化
12
3D数据预处理加速
点云采样 · 体素化 · 归一化在GPU上的高效实现
3D数据预处理加…点云采样
13
后处理加速
缺陷区域提取 · 连通域分析 · 阈值分割的GPU加速与TensorR…
后处理加速缺陷区域提取
14
端到端推理管线设计
数据加载 · 预处理 · 推理
端到端推理管线设…数据加载
15
实战案例一
基于PointNet的3D点云缺陷检…
实战案例一PointNet
16
实战案例二
基于3D CNN的体素缺陷检测Ten…
实战案例二CNN
17
实战案例三
基于深度图的表面缺陷检测Tensor…
实战案例三Tensor
18
多模型集成与批处理
多视角3D检测模型融合 · 动态批处理（Dynamic Batc…
多模型集成批处理
19
TensorRT与自定义算子
处理3D检测中特殊算子（如球查询 · 最远点采样）的插件编写
TensorRT自定义算子
20
性能分析工具
使用Nsight Systems · TensorRT Profiler定… · 优化内存与延迟
性能分析工具Nsight
21
常见问题与调试
转换失败 · 精度下降 · 动态形状报错等问题的排查与解决
常见问题调试
22
模型部署与推理服务
将TensorRT引擎封装为REST… · 支持实时检测
模型部署推理服务
23
边缘端部署
在Jetson等嵌入式平台部署Ten…
边缘端部署Jetson
24
与工业相机集成
3D相机数据采集 · 同步与实时推理系统搭建
工业相机集成3D相机数据采集
25
案例实战四
工业零件表面缺陷检测完整项目（从数据…
案例实战四工业零件表面缺陷…
26
案例实战五
电池表面3D缺陷检测高吞吐量推理优化
案例实战五电池表面3D缺陷…
27
模型压缩与加速进阶
知识蒸馏 · 剪枝与TensorRT结合 · 进一步压缩模型
模型压缩加速进阶
28
多GPU与分布式推理
使用TensorRT在多GPU环境下…
GPU分布式推理
29
综合实战
构建一个完整的3D缺陷检测系统 · 涵盖数据增强 · 训练
综合实战构建一个完整的3…
30
课程总结与进阶方向
常见误区 · 最佳实践 · 学习资源与未来趋势（如Transfo…
课程总结进阶方向