Szkolenia Computer Vision

Caffe jest głęboką strukturą uczenia się stworzoną z myślą o ekspresji, szybkości i modułowości Ten kurs dotyczy zastosowania Caffe jako platformy do głębokiego uczenia się do rozpoznawania obrazów za pomocą MNIST jako przykładu Publiczność Ten kurs jest odpowiedni dla badaczy i inżynierów Deep Learning zainteresowanych wykorzystaniem Caffe jako frameworka Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli: zrozumieć strukturę Caffe i mechanizmy jej wdrażania przeprowadzić instalację / środowisko produkcyjne / zadania i konfigurację architektury ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie wdrażaj zaawansowaną produkcję, np modele szkoleniowe, wdrażanie warstw i logowanie .

Marvin is an extensible, cross-platform, open-source image and video processing framework developed in Java. Developers can use Marvin to manipulate images, extract features from images for classification tasks, generate figures algorithmically, process video file datasets, and set up unit test automation.

Some of Marvin's video applications include filtering, augmented reality, object tracking and motion detection.

In this course participants will learn the principles of image and video analysis and utilize the Marvin Framework and its image processing algorithms to construct their own application.

Audience
Software developers wishing to utilize a rich, plug-in based open-source framework to create image and video processing applications

Format of the course
The basic principles of image analysis, video analysis and the Marvin Framework are first introduced. Students are given project-based tasks which allow them to practice the concepts learned. By the end of the class, participants will have developed their own application using the Marvin Framework and libraries.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencvorg) to otwarta biblioteka BSD licencjonowana, zawierająca kilkaset algorytmów wizji komputerowej Publiczność Kurs jest skierowany do inżynierów i architektów, którzy chcą wykorzystać OpenCV do projektów komputerowych .

Dopasowywanie wzorca to technika używana do lokalizowania określonych wzorców w obrazie Można go wykorzystać do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarach komponentu Różni się od "Rozpoznawania wzorców" (które rozpoznaje ogólne wzorce oparte na większych kolekcjach pokrewnych próbek) w tym, że konkretnie dyktuje to, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzór istnieje, czy nie Publiczność Inżynierowie i programiści poszukujący aplikacji do wizji maszynowej Inżynierowie, technicy i menedżerowie Format kursu Kurs wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców, tak jak ma to zastosowanie w przypadku wizji maszynowej .

Computer Vision to dziedzina, która polega na automatycznym wyodrębnianiu, analizowaniu i zrozumieniu użytecznych informacji z mediów cyfrowych Python to język programowania wysokiego poziomu znany ze swojej czytelnej składni i czytelności kodu W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy Computer Vision, ponieważ przechodzą przez tworzenie zestawu prostych aplikacji Computer Vision wykorzystujących Python Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zapoznaj się z podstawami Computer Vision Użyj Pythona do implementacji zadań Computer Vision Zbuduj własne systemy wykrywania twarzy, obiektów i ruchu Publiczność Programiści Pythona zainteresowani Computer Vision Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .

To instruktażowe szkolenie na żywo wprowadza oprogramowanie, sprzęt i proces stepbystep potrzebny do zbudowania systemu rozpoznawania twarzy od zera Rozpoznawanie twarzy jest również znane jako Rozpoznawanie twarzy Sprzęt używany w tym laboratorium obejmuje Rasberry Pi, moduł kamery, serwa (opcjonalnie), itp Uczestnicy są odpowiedzialni za kupowanie tych komponentów samodzielnie Używane oprogramowanie obejmuje OpenCV, Linux, Python itp Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zainstaluj Linux, OpenCV i inne programy narzędziowe i biblioteki na Rasberry Pi Skonfiguruj OpenCV do przechwytywania i wykrywania obrazów twarzy Zapoznaj się z różnymi opcjami pakowania systemu Rasberry Pi do użytku w rzeczywistych środowiskach Dostosuj system do różnych zastosowań, w tym do nadzoru, weryfikacji tożsamości itp Publiczność Deweloperzy Technicy sprzętu / oprogramowania Osoby techniczne we wszystkich branżach Hobbiści Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson Uwaga Inne opcje sprzętu i oprogramowania: Arduino, OpenFace, Windows, itp Jeśli chcesz skorzystać z któregokolwiek z nich, skontaktuj się z nami w celu umówienia się .

SimpleCV to framework typu open source, co oznacza, że ​​jest zbiorem bibliotek i oprogramowania, które można wykorzystać do tworzenia aplikacji wizyjnych Umożliwia pracę z obrazami lub strumieniami wideo pochodzącymi z kamer internetowych, urządzeń Kinect, FireWire i kamer IP lub telefonów komórkowych Pomaga tworzyć oprogramowanie, dzięki czemu różne technologie nie tylko widzą świat, ale też go rozumieją Publiczność Kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą opracować aplikacje do wizji komputerowej za pomocą SimpleCV .