在无人机机载计算上部署航拍感知模型：推理运行时、模型导出与量化，以及硬件约束下的工程取舍。
该主题包含 8 个来源关联资源
本主题汇总 OpenFly 能够通过官方仓库或文档核验的边缘推理资源记录。页面用于比较推理运行时、NPU 工具包与导出工具，不把不同资源类型混为同一类。仅当官方来源明确记录时才记录部署支持、支持硬件与性能数字；除非 SourceRef 明确记录，否则不扩展到实测吞吐、认证或兼容性结论。资源卡片展示验证状态、维护信号、来源层级与检索日期，读者可以继续追溯到原始证据。
主题归属是编辑索引，不代表兼容性或性能结论。请通过每个资源的 SourceRef、检索日期与验证状态继续核验。
NVIDIA Jetson 边缘推理库，提供目标检测/分类/分割示例。
Microsoft 跨平台推理引擎，支持 ONNX 模型在多种硬件后端运行。
Intel 开源推理工具包，面向边缘视觉与异构设备部署。
经过转换/优化可部署的模型权重集合（ONNX/TFLite 等格式）。
Rockchip 官方 RKNN 模型转换与推理工具包（RK3588 等 NPU）。
NVIDIA 高性能深度学习推理 SDK，面向 GPU 与 Jetson 等边缘设备。
常用深度学习模型的 TensorRT 封装实现（C++/Python）。
PyTorch 模型到 TensorRT 的快速转换工具（NVIDIA AI IOT）。