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本系列对在Nvidia边缘计算平台进行深度学习模型部署进行一个全面的介绍，主要围绕TensorRT深度学习加速推理框架，以YOLOv5目标检测任务为例，以Jeston Nano为目标计算平台，对环境搭建、模型量化、加速推理、性能评估、后处理加速等细节进行详细说明，并给出C++和Python分别进行模型部署推理的代码实例
阅读本系列，您可以了解到
Jeston Nano计算平台以及相关软件资源介绍
什么是TensorRT？什么是TensorRT引擎？如何将Tensorflow等深度学习框架训练好的模型转换为TensorRT引擎？转换过程需要注意什么？TensorRT对模型做了哪些优化？
如何使用TensorRT的Python/C++ API进行模型推理？如何构造输入数据并传递给推理引擎？输出数据又是什么格式，如何获取模型输出结果？
如何利用Nsight对TensoRT推理过程进行抓取，推理过程内部细节和耗时分布是什么样的？
YOLOv5这种需要前处理和后处理解码的任务如何在TensorRT上进行推理？如何使用Python/C++进行图像/视频预处理、模型推理、模型解码、非极大值抑制，并最终在输出图像上绘制预测框？
如何使用Gstreamer并利用Nvidia提供的加速插件，对视频源(摄像头/文件)进行编解码及格式转换的加速，提高视频编解码速度
Python版本视频推理性能瓶颈分析，如何提速？利用pycuda、cupy、numba等加速包进行加速，可行吗？
C++
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