CCF西电学生分会举办“深度学习GPU应用”专题报告

2019年1月9日，CCF西电学生分会和NVIDIA （中文名：英伟达）联合举办的“深度学习GPU应用” 专题报告在西安电子科技大学南校区举行。本次报告邀请了NVIDIA GPU应用市场总监侯宇涛先生和NVIDIA开发者社区经理何琨先生，同时邀请了西安电子科技大学计算机视觉与网络智能研究所宋建锋博士和刘向增博士介绍深度学习在视觉领域中的创新和实践，探讨 GPU 技术在科研中的应用和发展。本次活动由CCF西电学生分会主席李超能主持。

报告开始，宋建锋首先代表CCF西电学生分会和计算机科学与技术学院对两位讲者的到来表示热烈欢迎，并对本次报告的嘉宾和主题做了简单介绍。

侯宇涛做了题为“NVIDIA 开源免费GPU训练平台DIGITS 介绍”的报告。他以目前计算机的计算瓶颈问题引入，为大家介绍了GPU计算的概念，通过与CPU计算的对比，展示了其优势和魅力所在。他还向同学们现场演示开源深度学习训练平台DIGITS，为大家展示如何构建在GPU上运行的深度神经网络，同时还准备了图片数据，现场演示了模型训练和模型性能优化。同时针对DIGITS的实际应用，侯宇涛分别演示了如何利用DIGITS进行图像分类、目标检测、图像分割等。通过侯老师详细的讲解及演示，参会同学表示通过亲身体验了深度学习的完整工作流程，包括数据管理、模型设计和训练、应用优化和部署，对深度学习及计算机视觉方面的应用有了更深的理解。

侯宇涛报告现场

宋建锋做了题为“基于深度学习的红外目标跟踪算法”的报告。他结合课题组近来的科研与工程内容，为大家介绍了一套完整的目标跟踪系统。基于GPU计算硬件资源NVIDIA Tesla P100的支持和高效的目标跟踪算法，并详细介绍了设计神经网络、数据预处理、模型训练、特征提取、特征选择、遮挡检测、候选区域预测、模型在线更新等过程，最终用于完成对空中目标的跟踪识别。

宋建锋报告现场

何琨做了题为“NVIDIA 免费推演SDK TensorRT 编程应用简介”的报告。他讲解GPU推理引擎TensorRT，以及如何配合Deepstream实现完整加速推理的解决方案。何琨介绍到：NVIDIA TensorRT是一种高性能深度学习推理优化器和运行时加速库，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。使用TensorRT可优化神经网络模型，以高精度校准低精度，最后将模型部署到超大规模数据中心。另外他还分享了NVIDIA DeepStream的使用及性能优点，DeepStream可以为大规模创建和部署基于AI的视频分析应用程序提供后解决方案，包括完整的框架和所有基本构建模块。

何琨报告现场

刘向增做了题为“图像局部特征提取与描述的研究进展”的报告。他结合自己在多源遥感图像配准与融合、红外图像非均匀校正、细节增强等方面的研究，重点介绍了图像局部特征的应用、局部特征的提取与描述方法以及图像配准应用中的挑战。

刘向增报告现场

通过本次报告，与会同学进一步了解了深度学习和计算机视觉相关应用及更多高效的开发工具，并且使用了NVIDIA DIGITS、TensorRT、Deepstream等亲自完成动手实践工作。都表示本次报告基本体验了深度学习的完整工作流程，收获颇丰，希望以后能多多参加类似的活动，加强与业内专家的交流，在实践中提升自己。

参会人员合影

讲者简介：

侯宇涛, NVIDIA GPU应用市场总监，自2005年加入NVIDIA公司以来，在游戏、计算机视觉、HPC和人工智能计算领域任职销售、推广GPU产品并积累了丰富的行业应用经验。近两年来专注于推广开发者社区，着重于CUDA教育网络和深度学习学院的开拓。

何琨，NVIDIA 开发者社区经理，拥有 7 年 GPU 开发经验，5 年人工智能开发经验。在人工智能、计算机视觉、高性能计算、机器人和无人机领域有丰富的研发经验。针对图像识别、目标检测与跟踪完成多种解决方案，作为主要研发者参与GPU 版气象模式 GRAPES。

宋建锋，博士，西安电子科技大学计算机科学与技术学院，主要研究方向为目标识别与跟踪。主持完成西安市科技攻关项目2项，企业合作项目15项，发表论文12篇，授权发明专利10项。

刘向增，博士，西安电子科技大学计算机科学与技术学院，主要研究方向为多源遥感图像配准与融合、目标识别与跟踪、红外图像非均匀校正、细节增强等。在国内外期刊及会议发表论文20余篇，申请专利4项。