Computer Vision Kurzusok

A YOLOv7 egy korszerű valós idejű objektumészlelési modell számítógépes látási feladatokhoz.Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű fejlesztőknek, kutatóknak és adattudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan valósítsák meg a valós idejű objektumészlelést a YOLOv7 használatával.A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ismerje meg a tárgyfelismerés alapvető fogalmait. Telepítse és konfigurálja a YOLOv7-et az objektumészlelési feladatokhoz. Egyéni objektumészlelési modellek betanítása és tesztelése a YOLOv7 használatával. Integrálja a YOLOv7-et más számítógépes képi keretrendszerekkel és eszközökkel. A YOLOv7 megvalósításával kapcsolatos gyakori problémák elhárítása.

A tanfolyam formátuma

Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Caffe egy mély tanulási keretrendszer, melyet kifejezést, sebességet és modularitást szem előtt tartanak. Ez a kurzus a Caffe alkalmazásának mélyreható tanulási keretrendszerét vizsgálja a képfelismeréshez MNIST példaként Közönség Ez a kurzus alkalmas a Deep Learning kutatók és mérnökök számára, akik érdeklődnek a Caffe keretrendszerének felhasználásáról. A kurzus befejezése után a küldöttek:

• megértsék a Caffe szerkezetét és a telepítési mechanizmusokat
• telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatokat és konfigurációt végez
• a kód minőségének értékelése, hibakeresés, monitorozás
• fejlett gyártást, például képzési modelleket, rétegeket és naplózást valósít meg

Marvin egy kiterjeszthető, platformok közötti, nyílt forrású kép- és videófeldolgozási keret, amelyet Java fejlesztettek ki. A fejlesztők a Marvin használatával képeket tudnak manipulálni, képeket képeket vonnak ki osztályozási feladatok elvégzésére, algoritmikusan generálnak számokat, feldolgozzák a videofájlok adatkészleteit, és beállíthatják az egységteszt automatizálását. A Marvin néhány videoalkalmazása magában foglalja a szűrést, a kibővített valóságot, az objektumkövetést és a mozgásérzékelést. Ebben az oktató által vezetett élő kurzus résztvevői megtanulják a kép- és videóanalízis alapelveit, és felhasználják a Marvin Framework-t és annak képfeldolgozó algoritmusait saját alkalmazásuk felépítéséhez. A tantárgy formátuma

• Elsőként bemutatják a képanalízis, a Marvin és a Marvin keretrendszer alapelveit. A hallgatók projekt alapú feladatokat kapnak, amelyek lehetővé teszik számukra a megtanult fogalmak gyakorlását. Az osztály végére a résztvevők kidolgozzák saját alkalmazásukat a Marvin keretrendszer és a könyvtárak segítségével.

Computer Vision egy olyan terület, amely magában foglalja a digitális média hasznos információinak automatikus kinyerését, elemzését és megértését. Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres. Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják a Computer Vision alapjait, miközben a Python használatával létrehoznak egy egyszerű Computer Vision alkalmazást. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Computer látás alapjait
• A Python használatával hajtsa végre a Computer Vision feladatokat
• Készítsen saját arc-, tárgy- és mozgásérzékelő rendszert

Közönség

• Python Computer látás iránt érdeklődő Python programozók

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

A mély tanulás a gépi tanulás alterülete. Olyan módszereket használ, amelyek az adatok reprezentációján és struktúrákon, például neurális hálókon alapulnak. Keras egy magas szintű ideghálózati API a gyors fejlesztéshez és kísérletezéshez. A TensorFlow , CNTK vagy CNTK tetején fut. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (helyszíni vagy távoli) azon fejlesztőknek szól, akik önálló vezetésű autót akarnak készíteni mély tanulási technikák segítségével. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használjon számítógépes látástechnikákat a sávok azonosításához.
• Használjon Keras t konvolúciós neurális hálózatok felépítéséhez és kiképzéséhez.
• Képzzen egy mély tanulási modellt a közlekedési táblák megkülönböztetésére.
• Szimulálja a teljesen autonóm autót.

A tantárgy formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.

A SimpleCV egy nyílt forráskódú keret, ami azt jelenti, hogy könyvtárak és szoftverek gyűjteménye, amelyeket a látásalkalmazások fejlesztésére használhat. Lehetővé teszi a webkamerákból, Kinect-ekből, FireWire és IP-kamerákból vagy mobiltelefonokból származó képeket vagy videófolyamokat. Ez segít a szoftverek megalkotásában, hogy a különböző technológiák ne csak a világot láthassák, hanem azt is megértsék. Közönség Ez a kurzus olyan mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik számítógépes látásalkalmazásokat kívánnak fejleszteni a SimpleCV-vel.

A videóelemzés a videó áramlás feldolgozásához használt technológiára és technikára utal. Egy közös alkalmazás lenne az élő videó események rögzítése és azonosítása a mozgás felismerése, az arcfelismerés, a tömeg és a jármű számítása stb. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy on-site) olyan fejlesztőkre irányul, akik hardveres gyorsított objektumfelismerési és nyomon követési modelleket szeretnének létrehozni a streaming videó adatok elemzéséhez. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Telepítse és konfigurálja a szükséges fejlesztési környezetet, szoftvert és könyvtárakat a fejlesztés megkezdéséhez. Építsen, képezzen és telepítse a mélyreható tanulási modelleket az élő videó áramlásának elemzéséhez. Ismerje meg, nyomon követi, szegmentálja és előrejelzi a különböző objektumokat videó kereteken belül. Az objektum felismerésének és nyomon követési modellek optimalizálása. Az Intelligent Video Analysis (IVA) alkalmazás létrehozása.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

A YOLO (You Only Look Once) egy algoritmus, amely előre képzett modellekké alakul ki az objektum felismeréséhez. A Darknet neurális hálózati keretrendszer teszteli, ami ideális a COCO (Common Objects in Context) adatkészleten alapuló számítógépes látás funkcióinak fejlesztésére. A YOLO keretrendszer legújabb változatai, a YOLOv3-v4, lehetővé teszik a programok számára, hogy hatékonyan végezzék el az objektumok lokalizálását és osztályozását, miközben valós idejűen futnak. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan háttérfejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék beépíteni az előképzett YOLO modelleket vállalati programjukba, és költséghatékony elemeket hajtanak végre az objektum-detekcióhoz. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

Telepítse és konfigurálja a szükséges eszközöket és könyvtárakat az objektum felderítéséhez YOLO használatával. Az előképzett YOLO modellek alapján működő Python parancsvonalú alkalmazások személyre szabása. Végezze el az előre képzett YOLO modellek keretrendszerét a különböző számítógépes látásprojektekhez. Átalakítsa a meglévő objektum-felismerési adatkészleteket YOLO formátumra. Ismerje meg a YOLO algoritmus alapvető fogalmát a számítógépes látás és/vagy a mély tanulás szempontjából.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

A mintaegyeztetés egy olyan módszer, amellyel meghatározzák a képen meghatározott mintákat. Ez felhasználható annak meghatározására, hogy a rögzített képen belül vannak-e meghatározott jellemzők, például a hibás termék várt címkéje a gyári sorban vagy az alkatrész meghatározott méretei. Ez különbözik a " Pattern Recognition " -től (amely a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteményein alapuló általános mintákat ismeri fel) abban, hogy kifejezetten diktálja, mit keresünk, majd megmondja nekünk, hogy a várt minta létezik-e vagy sem.

A tantárgy formátuma

• Ez a tanfolyam bemutatja a mintázat-illesztés területén alkalmazott megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat, ahogy ez a Machine Vision .

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) is an open-source BSD-licensed library that includes several hundreds of computer vision algorithms. Audience This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects

OpenCV A programozási funkciók könyvtára a számítógépes algoritmusokkal készített képek deciphálásához. OpenCV 4 a legújabb OpenCV kiadás, és optimalizált modularitást, frissített algoritmusokat és így tovább. OpenCV 4 és Python, a felhasználók képeket és videókat láthatnak, feltölthetnek és osztályozhatnak a fejlett képfelismeréshez. Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) célja a szoftvermérnökök, akik szeretnék programozni Python a OpenCV 4 a mélyreható tanulás. A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

A képek és videók megtekintése, feltöltése és osztályozása OpenCV 4. A tanulságos tanulás megvalósítása OpenCV 4 TensorFlow és Keras. A mély tanulási modellek futtatása és a képekből és videókból származó hatásos jelentések generálása.

A kurzus formája

Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

Ez az oktatott, élő képzés bemutatja a szoftver, a hardver és a stepbystep folyamatát, amely az arcfelismerő rendszer megépítéséhez szükséges a semmiből Az arcfelismerés az Arcfelismerés néven is ismert A laborban használt hardver tartalmazza a Rasberry Pi-et, a fényképezőgép-modult, a szervókat (opcionális), stb A résztvevők felelősek ezen komponensek megvásárlásáért A használt szoftver OpenCV, Linux, Python stb A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Telepítse a Linux, az OpenCV és más szoftver segédprogramokat és könyvtárakat egy Rasberry Pi-on Az OpenCV beállítása az arcfájlok rögzítéséhez és felderítéséhez Ismerje meg a Rasberry Pi rendszer csomagolásának különböző lehetőségeit a valós világ környezetben való használatra Alkalmazkodni a rendszerhez különböző használati esetekben, beleértve a felügyeletet, a személyazonosság igazolását stb Közönség Fejlesztők Hardver / szoftver technikusok Technikai személyek minden iparágban Hobbifelhasználók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet Egyéb hardver és szoftver opciók: Arduino, OpenFace, Windows stb Ha bármelyiket szeretné használni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot .