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。
本次主题
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TensorRT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：
部分 | 内容 | 时长(分钟) |
No.1 | 安全帽检测算法行业背景介绍 | 41 |
No.2 | 基于YOLOv5的算法训练与评估 | 55 |
No.3 | 基于Python的TensorRT部署 | 56 |
No.4 | 基于C++的TensorRT部署 | 40 |
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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课程详情如下：
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更多实战课内容
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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。
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