在线研讨会 | 基于Python的口罩检测模块代码解析

快速搭建基于 Python 和 NVIDIA TAO Toolkit 的深度学习训练环境

受今年新冠疫情的影响，快速的人脸口罩检测成为了目前一个比较火热的话题。在不同的场景下，快速训练并部署一个属于自己的口罩检测模型成为了搭建高效防疫机制的关键。本次在线研讨会将介绍如何利用 NVIDIA TAO Toolkit，在 Python 的环境下快速训练并部署一个人脸口罩监测模型。并会详细介绍，如何利用该工具，对模型进行剪枝，评估并优化。TAO Toolkit 内包含了150个预训练模型，用户不用从头开始训练，极大地减轻了准备样本的工作量，让开发者专注于模型的精度提升。

在 TAO Toolkit 帮助加速您模型训练时，TensorRT 还可以帮助您在模型部署上进一步加速。NVIDIA TensorRT™ 是一种高性能深度学习推理优化器和运行时提供低延迟和高吞吐量的深度学习推理的应用程序。使用 TensorRT，您可以优化神经网络模型，精确地校准低精度，并最终将模型部署到超大规模的数据中心、嵌入式或汽车产品平台。

本次在线研讨会主要针对有高性能计算和人工智能开发需求的开发者，通过本次在线研讨会，您可以获得以下内容：

NVIDIA TAO Toolkit 的独到特性
TensorRT 8.0 的最新特性
利用 TAO Toolkit 快速训练人脸口罩检测模型
利用 TensorRT 快速部署人脸口罩检测模型

--- 日程安排 --- 2021年11月30日（星期二）
19:20-19:30	声音及视频调试
19:30-20:30	直播
20:30-21:00	答疑

嘉宾介绍

何琨（KEN）

NVIDIA 企业开发者社区经理

NVIDIA企业级开发者社区经理，拥有多年的GPU和人工智能开发经验。自2017年加入NVIDIA开发者社区以来，完成过上百场培训，帮助上万个开发者了解人工智能和GPU编程开发。在计算机视觉，高性能计算领域完成过多个独立项目。并且，在机器人和无人机领域，有过丰富的研发经验。对于图像识别，目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与GPU版气象模式GRAPES，是其主要研发者。

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