《计算机视觉TensorRT高性能部署》课程是专为希望在计算机视觉领域提升模型部署效率和性能的开发者设计的。TensorRT是由NVIDIA开发的一个深度学习推理（inference）加速库，它可以帮助开发者在NVIDIA的GPU上高效地部署深度学习模型。该课程将深入探讨如何使用TensorRT优化和加速计算机视觉模型的部署过程。

课程内容主要包括以下几个方面：

TensorRT基础：介绍TensorRT的基本概念、架构和工作原理，帮助学员建立起对TensorRT的基础理解。

模型转换与优化：教授如何将预训练的深度学习模型（如TensorFlow, PyTorch等）转换为TensorRT支持的格式，以及如何进行网络优化，包括层融合、精度校准、权重压缩等技术。

性能调优：深入讲解如何对模型进行性能调优，包括选择合适的精度策略（FP32, FP16, INT8），以及如何使用TensorRT的动态张量和动态形状功能来处理可变输入大小。

实战案例分析：通过具体的计算机视觉案例（如图像分类、目标检测、语义分割等），指导学员如何实际操作TensorRT进行模型部署。

部署与集成：讲解如何将优化后的模型部署到实际的生产环境中，包括在服务器、嵌入式设备和云平台上的部署策略。

问题解决与最佳实践：分享在使用TensorRT过程中可能遇到的常见问题及其解决方案，以及TensorRT部署的最佳实践。

通过本课程的学习，学员将能够掌握使用TensorRT进行计算机视觉模型部署的核心技术，显著提高模型的推理速度，降低延迟，优化资源使用，从而在实际应用中更好地满足性能和效率的需求。

/14-044-恩培-计算机视觉TensorRT高性能部署/
│├─10_实战项目1——YoloV5人体系列第2节.mp4 316.6MB
│├─11_实战项目1——YoloV5人体系列第3节.mp4 956.6MB
│├─12_插件plugin——decode原理.mp4 87.9MB
│├─13_插件plugin——代码示意.mp4 242.4MB
│├─14_Yolov5_deepstream越界流量分析.mp4 1.4GB
│├─15_Facenet人脸检测、识别、属性（性别、表情等）.mp4 918.1MB
│├─16_人体姿态估计及动作识别.mp4 639.1MB
│├─17_LPRNET模型训练.mp4 287.3MB
│├─18_三阶段、二阶段应用.mp4 523.9MB
│├─19_modnet抠图.mp4 353.6MB
│├─1_这个课适合谁学？学了能干嘛？.mp4 18.2MB
│├─20_实战项目——SMOKE3D目标检测.mp4 376.5MB
│├─2_C++环境配置及第一个程序的运行.mp4 294.5MB
│├─3_C++基础语法.mp4 562.2MB
│├─4_C++进阶语法——函数和指针.mp4 483.1MB
│├─5_C++进阶语法——OOP、智能指针、STL.mp4 914.6MB
│├─6_CMake基础语法——构建你的C++项目.mp4 635.1MB
│├─7_OpenCV基础.mp4 416.8MB
│├─8_TensorRT基础.mp4 349.8MB
│├─9_实战项目1——YoloV5人体系列第1节.mp4 603.1MB