C++ TensorRT部署实战课-恩培

 1. 课程核心价值解析 
本课程专为计算机视觉开发者打造，通过C++与TensorRT的结合，系统讲解6个主流模型的工业级部署方案。从YoloV5目标检测到Facenet人脸识别，课程覆盖了计算机视觉领域多个关键技术方向，帮助开发者掌握模型从训练到部署的全流程。 

课程特别强调工程实践能力培养，通过DeepStream等框架的实战应用，让学员能够处理实际业务中的性能优化问题。 

 2. 课程内容模块详解 
课程采用阶梯式教学结构，包含三大核心模块： 

- 基础夯实：C++编程、CMake项目构建、OpenCV图像处理 

- 框架掌握：TensorRT核心原理与优化技巧 

- 项目实战：6大计算机视觉项目完整实现 

每个实战项目都配有完整代码实现，包括YoloV5人体检测、DeepStream流量分析等工业级应用场景，确保学员能够将所学直接应用于工作。 

 3. 适合人群分析 
本课程特别适合： 

- 有一定Python基础想转C++部署的算法工程师 

- 需要优化模型推理性能的嵌入式开发者 

- 计算机视觉领域的全栈工程师 

课程要求学员具备基本的编程基础，但对TensorRT和DeepStream等工具不做前置要求，适合从入门到进阶不同层次的学习者。 

 4. 技术亮点剖析 
课程包含多项关键技术突破点： 

- YoloV5的TensorRT插件开发 

- DeepStream多路视频分析 

- Facenet多任务属性识别 

- 3D目标检测等前沿技术 

通过性能对比实验，课程详细展示了TensorRT优化前后的速度提升，帮助学员理解不同优化策略的实际效果。 

 5. 学习成果预期 
完成本课程后，学员将能够： 

- 独立完成C++环境下的模型部署 

- 掌握TensorRT的量化与加速技巧 

- 构建完整的计算机视觉应用系统 

- 解决实际工程中的性能瓶颈问题 

课程提供的完整项目代码可作为开发模板，大幅缩短学员在实际工作中的开发周期。 

本课程通过理论讲解与项目实战的有机结合，为计算机视觉开发者提供了一条从算法研究到工业部署的完整学习路径。无论是想提升部署能力，还是拓展技术视野，这都是一门值得深入学习的优质课程。

资源目录列表：

├─004.C++TensorRT高性能部署课_恩培-计算机视觉
│  ├─1_导言-这个课适合谁学？学了能干嘛？.mp4
│  ├─10_实战项目1——YoloV5人体系列-实战项目1——YoloV5人体系列第2节.mp4
│  ├─11_实战项目1——YoloV5人体系列-实战项目1——YoloV5人体系列第3节.mp4
│  ├─12_实战项目1——YoloV5人体系列-插件plugin——decode原理.mp4
│  ├─12_实战项目2——YoloV5+deepstream流量分析-Yolov5_deepstream越界流量分析.mp4
│  ├─13_实战项目1——YoloV5人体系列-插件plugin——代码示意.mp4
│  ├─13_实战项目3——Facenet人脸检测、识别、属性-Facenet人脸检测、识别、属性（性别、表情等）.mp4
│  ├─14_实战项目2——YoloV5+deepstream流量分析-Yolov5_deepstream越界流量分析.mp4
│  ├─15_实战项目3——Facenet人脸检测、识别、属性-Facenet人脸检测、识别、属性（性别、表情等）.mp4
│  ├─16_实战项目4——人体姿态估计及动作识别-人体姿态估计及动作识别.mp4
│  ├─17_实战项目5——LPRNET车牌检测识别-LPRNET模型训练.mp4
│  ├─18_实战项目5——LPRNET车牌检测识别-三阶段、二阶段应用.mp4
│  ├─19_实战项目6——Modnet抠图-modnet抠图.mp4
│  ├─2_基础课——C++基础-C++环境配置及第一个程序的运行.mp4
│  ├─20_实战项目7——SMOKE3D目标检测-实战项目——SMOKE3D目标检测.mp4
│  ├─3_基础课——C++基础-C++基础语法.mp4
│  ├─4_基础课——C++进阶-C++进阶语法——函数和指针.mp4
│  ├─5_基础课——C++进阶-C++进阶语法——OOP、智能指针、STL.mp4
│  ├─6_基础课——CMake基础-CMake基础语法——构建你的C++项目.mp4
│  ├─7_基础课——OpenCV和TensorRT基础-OpenCV基础.mp4
│  ├─8_基础课——OpenCV和TensorRT基础-TensorRT基础.mp4
│  ├─9_实战项目1——YoloV5人体系列-实战项目1——YoloV5人体系列第1节.mp4