電腦視覺目標偵測實戰
從這 4 小時的課程，你會學到
- 掌握 YOLOv5 的 TensorRT 加速與部署方法
- 學習 TensorRT 的原理
- 學習 YOLOv5 的 TensorRT 加速的程式碼
要求
- 熟悉 Python、C++ 和 PyTorch
課程說明
PyTorch 版的 YOLOv5 是高效能的即時目標偵測方法。 TensorRT 是針對 NVIDIA 的 GPU 加速工具。 TensorRT 是 NVIDIA 推出的一款基於 CUDA 和 cudnn 的神經網路推斷加速引擎，可提高了深度學習模型在邊緣設備上的推理速度。 在運算資源不豐富的嵌入式裝置上，TensorRT 之所以能加速神經網路的的推理主要得益於兩點。 首先是 TensorRT 支援 INT8 和 FP16 的計算，透過在減少計算量和保持精度之間達到一個理想的 trade-off，達到加速推斷的目的。 更重要的是TensorRT對於網路結構進行了重構與最佳化。
課程內容包括：原理篇（ YOLOv5 網路架構與元件、TensorRT 基礎、TensorRT INT8 量化、tensorrtx 介紹、CUDA 程式設計方法）、實作篇（ Ubuntu 和 Windows10 系統上的 TensorRT 部署示範）、程式碼解析篇（ YOLOv5 的 TensorRT 加速的程式碼解析） 。
本課程提供註解後的 YOLOv5 的 TensorRT 加速代碼下載（百度網盤和谷歌網盤）。
【相關課程】
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《YOLOv5 目標偵測實戰：訓練自己的資料集》
《YOLOv5 目標偵測：原理與原始碼解析》
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目標受眾
- 希望學習 YOLOv5 目標偵測 TensorRT 部署方法的學員
講師簡介
Frank BAI 教授
大學教授，博士生導師，美國博士學位。十年以上IT技術工作經歷，先後就職於資訊科技科技公司、研究院與大學。擔任 AI 創業公司資深顧問。主持多項國家級科學研究專案，發表學術論文100多篇，取得授權專利10多項。研究方向包括：深度學習、電腦視覺等。
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