C++ 底层开发与 TensorRT 推理引擎的整合，往往是计算机视觉工程师从算法研究转向工程落地时的核心瓶颈。很多初学者虽然能调用 Python API 运行 YOLO 或人脸检测模型，但面对生产环境中对低延迟、高吞吐以及显存占用的严苛要求时，往往因缺乏 C++ 实战经验而止步不前。这门体系课正是为了解决这一“从模型到产品”的转换痛点，它不局限于简单的库调用，而是深入底层，探讨如何在 C++ 环境下构建高性能的计算机视觉应用。

适合具备一定编程基础，特别是了解 Python 视觉库但急需补强 C++ 工程能力的学习者。如果你从未写过 C++ 代码，建议先复习基础语法；若已有 C++ 基础但缺乏高性能计算经验，这门课能提供直接的进阶路径。建议优先关注课程的 C++ 环境配置与基础语法部分，快速补齐函数、指针、OOP、智能指针及 STL 的知识缺口，这是后续开发的地基。紧接着，务必吃透 CMake 基础语法，因为在实际工程中，构建一个复杂的 C++ 项目离不开 CMake 的脚本管理，能独立编写 CMakeLists.txt 是区分“写代码”与“做工程”的关键标志。

在掌握语言基础后，课程将视线转向 OpenCV 与 TensorRT 的核心结合。这里不仅仅是简单的 API 介绍，而是深入讲解插件机制与 decode 原理，这是理解 TensorRT 如何加速推理的关键。通过 YOLOv5 人体系列的详细实战，学习者将看到模型从加载、预处理到后处理的全链路 C++ 实现。随后，课程拓展至 Facenet 人脸检测、LPRNET 车牌识别、人体姿态估计等具体场景，并涉及 SMOKE3D 目标检测等进阶实战项目。这些案例覆盖了从静态图像到动态视频、从单目标到多目标追踪的各种典型需求，能帮助学习者建立完整的工程思维。

学完本课程，你应能独立完成后端视觉系统的搭建：能够配置 C++ 编译环境，使用 CMake 管理项目依赖，通过 OpenCV 处理图像流，并利用 TensorRT 引擎加载优化后的模型进行高效推理。你不仅能解决常见的显存泄漏和性能瓶颈问题，还能针对不同业务场景（如人脸识别、姿态估计）定制部署方案。为了巩固效果，建议在学习过程中同步编写练习代码，不要只看不练。每接触一个新的模型或插件，尝试在本地复现其推理流程，并记录不同优化策略下的性能差异。结合资料包中的代码示例，逐步从单文件脚本过渡到模块化的工程结构，最终形成一套可复用的 C++ TensorRT 部署框架，具备独立交付边缘端或服务器端视觉算法的能力。

课程介绍

C++ TensorRT高性能部署-计算机视觉”课程为学员提供了深入学习和理解C++和TensorRT的大好机会，帮助学员熟练掌握计算机视觉技术和项目实践。课程首先通过讲解C++的环境配置和基础语法，建立学员的编程基础。通过介绍函数、指针，以及更深入的主题如OOP、智能指针和STL，进一步提升学员的编程技术。课程中还会介绍CMake的基础语法，使学员能更快速高效地构建C++项目。在技术基础的打下之后，课程通过OpenCV和TensorRT的学习，向学员介绍计算机视觉世界。其中包括YoloV5人体系列的详细步骤和流程，通过插件plugin的讲解，使学员理解decode原理，结合实际的代码示例，帮助学员实战经验的积累。课程的后半部分则是围绕各种模型进行训练和应用，包括Facenet人脸检测、人体姿态估计、LPRNET模型等。同时，也介绍了一些实战项目，比如SMOKE3D目标检测和modnet抠图等内容。总的来说，本课程全面覆盖了C++ TensorRT的高性能部署，帮助学员建立丰富和实际的计算机视觉应用经验。完成这门课程后，你将掌握以下计算机视觉技术：C++的基础和进阶使用技巧：掌握C++的环境配置、基本语法，以及包括函数、指针、OOP、智能指针和STL在内的更深层次编程知识。 OpenCV技术：了解并熟练使用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉任务。 TensorRT的高性能部署：学习TensorRT进行深度学习模型的优化和部署。 YoloV5的使用和理解：通过实际项目实践，了解并掌握YoloV5如何进行人体检测任务。 插件（Plugin）的使用和原理理解：学习如何编写和使用Plugin，并理解其在增强程序功能中的重要作用。 计算机视觉模型的训练和使用：通过学习诸如Facenet人脸检测、人体姿态估计、LPRNET模型等，学习并掌握如何训练和使用这些模型。 实战项目经验：理解并掌握相关计算机视觉项目的整体流程和关键技术，如SMOKE3D目标检测和modnet抠图等。

课程目录

QQ_1759396707377.png   2025-10-2 17:18 上传 课程介绍： C++ TensorRT高性能部署-计算机视觉”课程为学员提供了深入学习和理解C++和TensorRT的大好机会，帮助学员熟练掌握计算机视觉技术和项目实践。课程首先通过讲解C++的环境配置和基础语法，建立学员的编程基础。通过介绍函数、指针，以及更深入的主题如OOP、智能指针和STL，进一步提升学员的编程技术。课程中还会介绍CMake的基础语法，使学员能更快速高效地构建C++项目。在技术基础的打下之后，课程通过OpenCV和TensorRT的学习，向学员介绍计算机视觉世界。其中包括YoloV5人体系列的详细步骤和流程，通过插件plugin的讲解，使学员理解decode原理，结合实际的代码示例，帮助学员实战经验的积累。课程的后半部分则是围绕各种模型进行训练和应用，包括Facenet人脸检测、人体姿态估计、LPRNET模型等。同时，也介绍了一些实战项目，比如SMOKE3D目标检测和modnet抠图等内容。总的来说，本课程全面覆盖了C++ TensorRT的高性能部署，帮助学员建立丰富和实际的计算机视觉应用经验。完成这门课程后，你将掌握以下计算机视觉技术：C++的基础和进阶使用技巧：掌握C++的环境配置、基本语法，以及包括函数、指针、OOP、智能指针和STL在内的更深层次编程知识。 OpenCV技术：了解并熟练使用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉任务。 TensorRT的高性能部署：学习TensorRT进行深度学习模型的优化和部署。 YoloV5的使用和理解：通过实际项目实践，了解并掌握YoloV5如何进行人体检测任务。 插件（Plugin）的使用和原理理解：学习如何编写和使用Plugin，并理解其在增强程序功能中的重要作用。 计算机视觉模型的训练和使用：通过学习诸如Facenet人脸检测、人体姿态估计、LPRNET模型等，学习并掌握如何训练和使用这些模型。 实战项目经验：理解并掌握相关计算机视觉项目的整体流程和关键技术，如SMOKE3D目标检测和modnet抠图等。 课程目录： ──10_实战项目1——YoloV5人体系列
第2节_ev.mp4 316.58M ├──11_实战项目1——YoloV5人体系列
第3节_ev.mp4 956.62M ├──12_插件plugin——decode原理_ev.mp4 87.91M ├──13_插件plugin——代码示意_ev.mp4 242.43M ├──14_Yolov5_deepstream越界流量分析_ev.mp4 1.37G ├──15_Facenet人脸检测、识别、属性（性别、表情等）_ev.mp4 918.09M ├──16_人体姿态估计及动作识别_ev.mp4 639.11M ├──17_LPRNET模型训练_ev.mp4 287.34M ├──18_三阶段、二阶段应用_ev.mp4 523.93M ├──19_modnet抠图_ev.mp4 353.57M ├──1_这个课适合谁学？学了能干嘛？_ev.mp4 18.21M ├──20_实战项目——SMOKE3D目标检测_ev.mp4 376.46M ├──2_C++环境配置及第一个程序的运行_ev.mp4 294.46M ├──3_C++基础语法_ev.mp4 562.18M ├──4_C++进阶语法——函数和指针_ev.mp4 483.15M ├──5_C++进阶语法——OOP、智能指针、STL_ev.mp4 914.58M ├──6_CMake基础语法——构建你的C++项目_ev.mp4 635.12M ├──7_OpenCV基础_ev.mp4 416.80M ├──8_TensorRT基础_ev.mp4 349.83M └──9_实战项目1——YoloV5人体系列
第1节_ev.mp4 603.06M