What You Will Learn!
- 掌握YOLOv5的TensorRT加速和部署方法
- 学习TensorRT的原理
- 学习YOLOv5的TensorRT加速的代码
Description
PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目标检测方法。 TensorRT是针对NVIDIA的GPU加速工具。TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎，可提高了深度学习模型在边缘设备上的推理速度。 在计算资源并不丰富的嵌入式设备上，TensorRT之所以能加速神经网络的的推理主要得益于两点。首先是TensorRT支持INT8和FP16的计算，通过在减少计算量和保持精度之间达到一个理想的trade-off，达到加速推断的目的。更为重要的是TensorRT对于网络结构进行了重构和优化。
课程内容包括：原理篇（YOLOv5网络架构与组件、TensorRT基础、TensorRT INT8量化、tensorrtx介绍、CUDA编程方法）、实践篇（Ubuntu和Windows10系统上的TensorRT部署演示）、代码解析篇（YOLOv5的TensorRT加速的代码解析） 。
本课程提供注释后的YOLOv5的TensorRT加速代码下载（百度网盘和谷歌网盘）。
【相关课程】
本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括：
《YOLOv5目标检测实战：训练自己的数据集》
《YOLOv5目标检测：原理与源码解析》
《YOLOv5目标检测实战：Flask Web部署》
《YOLOv5目标检测实战：TensorRT加速部署》
《YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署》
《YOLOv5实战口罩佩戴检测》
《YOLOv5实战交通标志识别》
《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》
《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》
Who Should Attend!
- 希望学习YOLOv5目标检测TensorRT部署方法的学员
