基于TensorRT部署和C++推理目前最SOTA的图像降噪网络

本博客为全网首发，所涉及到的代码和库均是可运行的，在博文下面有具体链接，可直接迁移至项目。本项目处理1024×1024大小的图像在750Ti上实测速度为2.8s，在1080Ti上实测170ms；处理512×512大小的图像在750Ti上实测速度为780ms，在1080Ti上实测65ms。

先给大家看四组经过图像降噪网络后的对比效果效果~

怎么样，是不是感觉还不错呢。我们能够选择的有两条路线实现C++的部署：

• 1）onnx + 多线程：这种方法适用于多种框架，比如ncnn。但是无法将N卡性能完全发挥出来。
• 2）用Trt的engine文件推理。该方法不仅可以做到C++推理，还可以将N卡的性能最大限度的发挥出来。

本篇博文我们选择第二种方法，具体依赖为