NVIDIA Transfer Learning Toolkit은 오픈 데이터셋으로 미리 학습된 모델을 기반으로 다른 혹은 사용자가 준비한 데이터셋을 통해 fine-tuning 및 pruning을 수행하여 최적의 성능 및 정확도를 갖는 모델을 얻을 수 있도록 도와주는 툴입니다.

그리고 NVIDIA Deepstream SDK는 비디오/이미지 기반의 어플리케이션에서 NVIDIA GPU의 Compute architecture 그리고 HW decoder/encoder 등을 활용하여 쉽고 최적화된 형태로 Inference 서비스를 제공할 수 있도록 도와 줍니다. 또한 NVIDIA의 Inference 솔루션인 TensorRT를 활용하여 딥러닝 모델을 가속할 수 있습니다.

본 세미나에서는 Transfer Learning Toolkit과 Deepstream SDK를 이용하여 inference 최적화와 deployment까지 step-by-step으로 전달합니다. 객체 검출 데이터셋만 바꾸고 현업에서 바로 적용할 수 있는 방법도 소개할 예정입니다.

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