文档摘要

6.2 模型部署与工程实践 本节摘要：训练好的模型要部署到生产。本节讲端到端部署流程、推理优化、边缘部署——让检测器真正跑起来。 上手前先明确 阅读完本节，你应当能够： 完成检测模型端到端部署 优化推理速度 部署到边缘设备 概念脉络 一、端到端部署流程 图 6-2 部署流程 图 6-2 部署流程 训练模型：PyTorch/TensorFlow 训练 导出格式：转 ONNX（跨平台中间格式） 推理优化：量化、剪枝、层融合… 会员。《6.2 模型部署与工程实践》收录于灏天文库文集《目标检测算法详解： YOLO、Faster R-CNN等》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/498-%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%AF%A6%E8%A7%A3-yolofaster-r-cnn%E7%AD%89

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