本发明涉及一种基于TensorRT加速深度学习图像识别的方法、装置及介质的技术方案，包括：配置用于运行TensorRT的数据、模型及环境；将模型转换为ONNX格式；通过TensorRT对ONNX格式的模型分别生成多计算模式运算的TensorRT引擎文件；输入用于检测的多张人脸照片，通过MTCNN网络对人脸照片进行人脸检测，输出检测列表；将检测列表中的人脸照片通过包括有TensorRT的多种加速深度学习图像识别的推理计算，分别推理计算人脸照片的向量、时间及距离，选取加速效果最优的TensorRT加速计算模式。本发明的有益效果为：保持原有精确率几乎无损的情况下，同时也提升了GPU服务器的资源利用率，降低了业务升级和维护方面的人力及物力。
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“基于TensorRT加速深度学习图像识别的方法、装置及介质” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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