C++TensorRT高性能部署 _ 恩培-计算机视觉

Rostian · 发表于 2024-9-6 19:56:45

课程介绍：

C++ TensorRT高性能部署-计算机视觉”课程为学员提供了深入学习和理解C++和TensorRT的大好机会，帮助学员熟练掌握计算机视觉技术和项目实践。课程首先通过讲解C++的环境配置和基础语法，建立学员的编程基础。通过介绍函数、指针，以及更深入的主题如OOP、智能指针和STL，进一步提升学员的编程技术。课程中还会介绍CMake的基础语法，使学员能更快速高效地构建C++项目。

在技术基础的打下之后，课程通过OpenCV和TensorRT的学习，向学员介绍计算机视觉世界。其中包括YoloV5人体系列的详细步骤和流程，通过插件plugin的讲解，使学员理解decode原理，结合实际的代码示例，帮助学员实战经验的积累。

课程的后半部分则是围绕各种模型进行训练和应用，包括Facenet人脸检测、人体姿态估计、LPRNET模型等。同时，也介绍了一些实战项目，比如SMOKE3D目标检测和modnet抠图等内容。总的来说，本课程全面覆盖了C++ TensorRT的高性能部署，帮助学员建立丰富和实际的计算机视觉应用经验。

完成这门课程后，你将掌握以下计算机视觉技术：

C++的基础和进阶使用技巧：掌握C++的环境配置、基本语法，以及包括函数、指针、OOP、智能指针和STL在内的更深层次编程知识。
OpenCV技术：了解并熟练使用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉任务。
TensorRT的高性能部署：学习TensorRT进行深度学习模型的优化和部署。
YoloV5的使用和理解：通过实际项目实践，了解并掌握YoloV5如何进行人体检测任务。
插件（Plugin）的使用和原理理解：学习如何编写和使用Plugin，并理解其在增强程序功能中的重要作用。
计算机视觉模型的训练和使用：通过学习诸如Facenet人脸检测、人体姿态估计、LPRNET模型等，学习并掌握如何训练和使用这些模型。
实战项目经验：理解并掌握相关计算机视觉项目的整体流程和关键技术，如SMOKE3D目标检测和modnet抠图等。

课程目录：
──10_实战项目1——YoloV5人体系列第2节_ev.mp4 316.58M
├──11_实战项目1——YoloV5人体系列第3节_ev.mp4 956.62M
├──12_插件plugin——decode原理_ev.mp4 87.91M
├──13_插件plugin——代码示意_ev.mp4 242.43M
├──14_Yolov5_deepstream越界流量分析_ev.mp4 1.37G
├──15_Facenet人脸检测、识别、属性（性别、表情等）_ev.mp4 918.09M
├──16_人体姿态估计及动作识别_ev.mp4 639.11M
├──17_LPRNET模型训练_ev.mp4 287.34M
├──18_三阶段、二阶段应用_ev.mp4 523.93M
├──19_modnet抠图_ev.mp4 353.57M
├──1_这个课适合谁学？学了能干嘛？_ev.mp4 18.21M
├──20_实战项目——SMOKE3D目标检测_ev.mp4 376.46M
├──2_C++环境配置及第一个程序的运行_ev.mp4 294.46M
├──3_C++基础语法_ev.mp4 562.18M
├──4_C++进阶语法——函数和指针_ev.mp4 483.15M
├──5_C++进阶语法——OOP、智能指针、STL_ev.mp4 914.58M
├──6_CMake基础语法——构建你的C++项目_ev.mp4 635.12M
├──7_OpenCV基础_ev.mp4 416.80M
├──8_TensorRT基础_ev.mp4 349.83M
└──9_实战项目1——YoloV5人体系列第1节_ev.mp4 603.06M

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[AI/大数据] C++TensorRT高性能部署 _ 恩培-计算机视觉