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重磅干货，第一时间送达
3月26日，英伟达图像处理系列公开课第三期线上开播，来自NVIDIA开发者社区的何琨老师，与数百位开发者共同探讨了：
应读者要求，我们将分享内容整理出来，与大家分享。直播中主要的live coding环节受限于文字描述，还请大家观看直播回放（文末附有PPT、直播回放链接） 。
以下为本次分享的内容整理：
大家好，我是来自NVIDIA开发者社区的何琨。我的每次分享都会给大家展示这张图。
它很好的诠释了深度学习的架构，从应用角度来说，视觉、语音识别、NLP等是目前发展较快的领域。市面上有很多框架支持这些深度学习的应用，如Caffe、TensorFlow、PyTorch等，而支撑起这些框架的基础是强大的计算能力。
NVIDIA提供了大量的GPU、边缘设备等，为深度学习框架、推理训练提供了强大的支撑能力。在英伟达CUDA生态系统上，建立了cuDNN、TensorRT、DeepStream SDK、cuBLAS等一系列工具，都是中层的框架应用的基础的内容。
今天分享的主题是“利用迁移式学习工具包加速Jetbot智能小车的推理引擎部署”，首先介绍下这两个工具。
NVIDIA迁移式学习工具包（Transfer Learning Toolkit，简称TLT）是一个基于Python的工具包，它提供了大量预先训练的模型，并提供一系列的工具，使流行的网络架构适应开发者自己的数据，并且能够训练、调整、修剪和导出模型，以进行部署。
也就是说，我们使用TLT时，就不需要再掌握（上图）左侧这些工具了，大大提高深度学习工作流的效率和精度。
TLT提供了很多训练好的模型，（上图）列举了30多种常用的预训练模型，后面也将推出更多预训练模型，大家可以在NGC（https://www.nvidia.cn/gpu-cloud/）上下载。
选好预训练模型后，我们可以通过TLT对其进行训练、剪枝、再训练等。一键输出后的模型可以直接在DeepStream和TensorRT上使用；优化加速后可以部署在移动端或嵌入式产品上，比如自动驾驶汽车、无人机上。
Jetbot是以Jetson Nano为计算核心的自动驾驶小车模型。Jetson Nano的体积非常小，只有巴掌大小，但是可以提供470GFLOPS的计算能力。
Nano支持多种接口、双电源，为我们的训练与部署深度学习模型提供了便利。
上图是我去年参加的无人车驾驶比赛的现场，大家可以看到，Jetbot小车能够识别路牌、建筑物，自己找到路径，其计算核心就是Jetson Nano。
上图是Jetbot升级版本的赛车，可以看出它的速度非常快。我们在推理时最高达到了60FPS的速度。实际应用中，为了平衡摄像头的编解码，我们将推理速度减少到45FPS。
上图展示了Jetbot在复杂的环境中自动避障、识别路径的过程，这些功能都是基于深度学习在视觉领域的应用。
我们可以看到，Jetbot小车上有一个前端摄像头，几个控制接口，两个主动轮、一个从动轮，便于大家控制和实践。
我们可以自己设置或直接使用设置好的函数。
前端摄像头的视频接口。我们不需要考虑怎么调用前端摄像头，代码中已经设置好了。
深度学习模型推理接口。
接下来，何琨老师展示了如何用TLT训练模型，以及在Jetbot上运行模型。受限于文字描述，欢迎大家点击链接观看直播回放（第25分钟起）：
直播链接：https://info.nvidia.com/303606-ondemand.html
PPT地址：https://www.nvidia.cn/content/dam/en-zz/zh_cn/assets/webinars/2020/mar26/TLT--2020.03.26.pdf
第一期课程：利用 NVIDIA 迁移式学习工具包和Deepstream实现实时目标检测
>>直播回放：https://info.nvidia.com/272903-ondemand.html
>>PPT：https://www.nvidia.cn/content/dam/en-zz/zh_cn/assets/webinars/2020/feb27/TLT--2020.02.27.pdf
第二期课程：利用TensorRT 7.0部署高速目标检测引擎
>>直播回放链接：https://info.nvidia.com/291730-ondemand.html
>>PPT：https://www.nvidia.cn/content/dam/en-zz/zh_cn/assets/webinars/2020/mar12/dev/TLT--2020.03.12.pdf
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