欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是
《基于TensorRT+YOLOv5的安全帽检测模型部署实战》
。所谓项目课，就是以
简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。
目标检测是最基础的计算机视觉方向之一，它在工业领域中的应用非常广泛，如安全帽检测算法在智慧城市行业中应用非常广泛
。TensorRT是nvidia推出的一款高性能深度学习推理SDK，其包含深度学习推理优化器和运行环境，可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量，被广泛应用于模型部署，本次我们完成基于YOLO v5框架的目标检测模型训练，并基于
Tensor
RT框架，使用Python和C++接口进行模型部署
，
本次课程
定价为159元，讲解约为190分钟，3个多小时
，所有实战课程都配套有答疑群，
各部分课程内容与时长如下：
下面我们来简单看一下各部分的内容：
第1部分：安全帽检测算法行业背景介绍，内容包括行业背景简介，目标检测
简介
，TensorRT基础，以及Docker部署基础等内容，
本部分内容可以免费收听
。
第2部分：安全帽检测算法训练与评估，内容包括安全帽检测算法方案介绍，训练Docker环境配置，数据集预处理，YOLOv5训练，YOLOv5评估，YOLOv5推理。
第3部分：安全帽检测算法Python TensorRT部署，内容包括部署Docker环境配置，Pytorch转ONNX，ONNX转TensorRT，TensorRT模型Python部署，图像数据集预标注，视频(集)预标注
。
第4部分：安全帽检测算法C++ TensorRT部署，内容包括部署Docker环境配置，ONNX转TensorRT，TensorRT模型C++部署。
本次课程为录播课程，
讲师为
思雨独辰
，某
上市公司资深图像算法工程师，前安防创业公司算法总监，有三AI线上与线下课程讲师，书籍《机器学习入门：
基于数学原理的Python实战》作者
。
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讲师要求如下：
(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。
(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。
(3) 有三AI已有生态成员优先。
