自动驾驶图像分类实战：HRNet模型训练与TensorRT部署

自动驾驶图像分类实战：HRNet模型训练与TensorRT部署

本项目提供一套完整的自动驾驶图像分类方案，基于HRnet网络架构，涵盖从模型训练到TensorRT部署的全部流程。项目包含训练工程和部署工程，并提供详细的环境配置说明，助力开发者快速上手。本方案已在实际自动驾驶项目中应用，并取得了良好的效果。

项目亮点：

• HRNet网络架构: 高分辨率网络 (HRNet) 在图像分类任务中表现优异，能够有效提取图像特征。
• TensorRT加速部署: 使用TensorRT对模型进行优化加速，实现高效的推理性能。
• 闭环流程: 从数据准备、模型训练到部署推理，提供完整的开发流程。
• 实战经验: 项目基于一线自动驾驶工程师的实践经验，具有实际应用价值。

项目内容:

• 训练工程：包含数据预处理、模型训练、评估等代码。
• 部署工程：包含模型转换、TensorRT推理等代码。
• 环境配置说明：详细说明项目所需的软件和硬件环境。

适用人群:

• 自动驾驶算法工程师
• 深度学习开发者
• 对图像分类技术感兴趣的人士

通过本项目，您将能够：

• 掌握HRNet模型的训练和部署方法
• 学习使用TensorRT加速深度学习模型推理
• 了解自动驾驶图像分类的实际应用

期待您的探索与实践！