Szkolenia Computer Vision

Caffe to głęboka struktura uczenia się stworzona z myślą o ekspresji, szybkości i modułowości.

Ten kurs omawia zastosowanie Caffe as a Deep do nauki rozpoznawania obrazów za pomocą MNIST jako przykładu

Publiczność

Ten kurs jest odpowiedni dla naukowców i inżynierów Deep Learning zainteresowanych wykorzystaniem Caffe jako ramy.

Po ukończeniu tego kursu delegaci będą mogli:

- rozumiem strukturę i mechanizmy wdrażania Caffe
- wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury
- ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
- wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, wdrażanie warstw i rejestrowanie

Marvin to rozszerzalna, wieloplatformowa, open-source'owa struktura przetwarzania obrazu i wideo opracowana w Java . Programiści mogą używać Marvin do manipulowania obrazami, wyodrębniania cech z obrazów do zadań klasyfikacyjnych, generowania algorytmów danych, przetwarzania zbiorów danych z plików wideo i konfigurowania automatyzacji testów jednostkowych.

Niektóre aplikacje wideo Marvin obejmują filtrowanie, rozszerzoną rzeczywistość, śledzenie obiektów i wykrywanie ruchu.

W tym prowadzonym przez instruktora kursie na żywo uczestnicy poznają zasady analizy obrazu i wideo oraz wykorzystają Marvin Framework i jego algorytmy przetwarzania obrazu do skonstruowania własnej aplikacji.

Format kursu

- Po raz pierwszy wprowadzono podstawowe zasady analizy obrazu, analizy wideo i Marvin Framework. Uczniowie otrzymują zadania projektowe, które pozwalają im ćwiczyć poznane koncepcje. Pod koniec zajęć uczestnicy opracują własną aplikację przy użyciu Marvin Framework i bibliotek.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) jest biblioteką licencjonowaną na licencji BSD o otwartym kodzie źródłowym, zawierającą kilkaset algorytmów wizyjnych.

Publiczność

Ten kurs jest skierowany do inżynierów i architektów, którzy chcą wykorzystać OpenCV do projektów wizji komputerowych

OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.

By the end of this training, participants will be able to:

- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Dopasowywanie wzorców to technika używana do lokalizowania określonych wzorów w obrazie. Można go użyć do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarach elementu. Inaczej niż w przypadku „ Pattern Recognition ” (które rozpoznaje ogólne wzorce oparte na większych zbiorach powiązanych próbek), ponieważ wyraźnie dyktuje to, czego szukamy, a następnie informuje nas, czy oczekiwany wzór istnieje, czy nie.

Format kursu

- Ten kurs wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision .

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 .

Głębokie uczenie się jest dziedziną uczenia maszynowego. Wykorzystuje metody oparte na uczeniu się reprezentacji danych i struktur, takich jak sieci neuronowe.

Keras to interfejs API sieci neuronowych wysokiego poziomu do szybkiego programowania i eksperymentowania. Działa na TensorFlow , CNTK lub Theano.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zbudować samochód z własnym napędem, stosując techniki głębokiego uczenia się.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

- Użyj technik widzenia komputerowego, aby zidentyfikować pasy.
- Użyj Keras do budowy i szkolenia splotowych sieci neuronowych.
- Trenuj model głębokiego uczenia się, aby odróżniać znaki drogowe.
- Symuluj w pełni autonomiczny samochód.

Format kursu

- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.

SimpleCV to framework open source - co oznacza, że jest to zbiór bibliotek i oprogramowania, które można wykorzystać do tworzenia aplikacji wizyjnych. Umożliwia pracę z obrazami lub strumieniami wideo pochodzącymi z kamer internetowych, Kinect, FireWire i kamer IP lub telefonów komórkowych. To pomaga budować oprogramowanie, aby różne technologie nie tylko widziały świat, ale także je rozumiały.

Publiczność

Ten kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą rozwijać aplikacje wizyjne z SimpleCV.

Video analytics refers to the technology and techniques used to process a video stream. A common application would be capturing and identifying live video events through motion detection, facial recognition, crowd and vehicle counting, etc.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to build hardware-accelerated object detection and tracking models to analyze streaming video data.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure the necessary development environment, software and libraries to begin developing.
- Build, train, and deploy deep learning models to analyze live video feeds.
- Identify, track, segment and predict different objects within video frames.
- Optimize object detection and tracking models.
- Deploy an intelligent video analytics (IVA) application.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

YOLO (You Only Look Once) is an algorithm turned into pre-trained models for object detection. It is tested by the Darknet neural network framework, making it ideal for developing computer vision features based on the COCO (Common Objects in Context) dataset. The latest variants of the YOLO framework, YOLOv3-v4, allows programs to efficiently execute object locating and classifying tasks while running in real-time.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at backend developers and data scientists who wish to incorporate pre-trained YOLO models into their enterprise-driven programs and implement cost-effective components for object-detection.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure the necessary tools and libraries required in object detection using YOLO.
- Customize Python command-line applications that operate based on YOLO pre-trained models.
- Implement the framework of pre-trained YOLO models for various computer vision projects.
- Convert existing datasets for object detection into YOLO format.
- Understand the fundamental concepts of the YOLO algorithm for computer vision and/or deep learning.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.