Udemy線上課程 YOLOv5目標檢測實戰：Jetson Nano部署 講師:Frank BAI 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
PyTorch版的YOLOv5是高性能的實時目標檢測方法。
Jetson Nano是英偉達含有GPU的人工智能硬件。
本課程講述如何部署YOLOv5在Jetson Nano開發板上。
部署完成後可進行圖像、影片文件和攝像頭影片的實時目標檢測。
部署時使用AI影片處理加速引擎TensorRT和DeepStream。
DeepStream應用程序框架具有硬件加速構建塊，可將深層神經網絡和其他複雜處理任務帶入流處理管道。
開發者只需專注於構建核心深度學習網絡，而不是從頭開始設計端到端解決方案。
DeepStream 實時影片流分析包含實時影片解碼和神經網絡進行推理。
推理由一箇主線程通過調用TensorRT推理引擎來處理所有批量推理任務。
Tensorrtx使用TensorRT網絡定義API實施流行的深度學習網絡，支持YOLOv5的TensorRT加速。
課程內容包括：原理篇（DeepStream介紹、TensorRT介紹、 tensorrtx介紹）、實踐篇（Nano硬件搭建、燒錄系統鏡像、安裝遠程登錄工具、安裝和測試DeepStream、安裝yolov5、生成yolov5s.wts文件、生成yolov5s.engine、使用DeepStream部署yolov5、Nano部署測試）
本課程提供Jetson Nano系統鏡像、遠程登錄工具的下載（百度網盤）
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《YOLOv5目標檢測：原理與源碼解析》
《YOLOv5目標檢測實戰：Flask Web部署》
《YOLOv5目標檢測實戰：TensorRT加速部署》
《YOLOv5目標檢測實戰：Jetson Nano部署》
《YOLOv5實戰口罩佩戴檢測》
《YOLOv5實戰交通標誌識別》
《YOLOv5實戰垃圾分類目標檢測》
《YOLOv5+DeepSORT多目標跟蹤與計數精講》
01 - 課程介紹
001 課程介紹.mp4
02 - 原理篇
001 -1-DeepStream.pdf
001 DeepStream介紹.mp4
002 -2-TensorRT.pdf
002 TensorRT介紹.mp4
003 tensorrtx介紹.mp4
03 - 實踐篇
001 -yolov5-nano.pdf
001 Nano硬件搭建.mp4
002 燒錄系統鏡像.mp4
003 安裝遠程登錄工具.mp4
004 安裝和測試DeepStream.mp4
005 安裝yolov5.mp4
006 生成yolov5s.wts文件.mp4
007 生成yolov5s.engine.mp4
008 使用DeepStream部署yolov5.mp4
009 Nano部署測試.mp4
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