Computer Vision Kurzusok

A Caffe egy mély tanulási keret, amely kifejezetten az expresszióval, a sebességgel és a modularitással foglalkozik Ez a kurzus feltárja a Caffe alkalmazását, mint a Deep Learning Framework-t a képfelismeréshez a MNIST használatával Közönség Ez a kurzus alkalmas a Deep Learning kutatókra és a mérnökökre, akik érdeklődnek a Caffe mint keretek használatára A kurzus befejezése után a küldöttek képesek lesznek: megérteni Caffe struktúráját és telepítési mechanizmusait telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatok és konfiguráció végrehajtása értékelje a kódminõséget, végezze el a hibakeresést, ellenõrzi a fejlett gyártást, mint például a képzési modelleket, a rétegek megvalósítását és a naplózást .

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.

Az OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencvorg) egy nyílt forráskódú BSDlicensed könyvtár, amely több száz számítógépes látás algoritmust tartalmaz Közönség Ez a kurzus olyan mérnökökre és építészekre irányul, akik OpenCV-t használnak számítógépes látásprojektekhez .

A mintaegyezés egy olyan módszer, amellyel a megadott minták egy képet találhatnak Meghatározható meghatározott tulajdonságok létezésének meghatározása a rögzített képen belül, például egy gyárban lévő termék hibás termékének várható címkéje vagy egy adott alkatrész mérete Ez különbözik a "Pattern Recognition" -től (amely felismeri az általános mintákat a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteményei alapján), mivel kifejezetten azt írja elő, amit keresünk, majd megmondja, hogy létezik-e a várt minta Közönség Mérnökök és fejlesztők, akik gépi megjelenítési alkalmazások fejlesztésére törekednek Gyártásmérnökök, technikusok és vezetők A tanfolyam formátuma Ez a kurzus bemutatja a minta-illesztés területén használt megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat, ahogyan ez a Machine Vision-ra vonatkozik .

A Computer Vision egy olyan terület, amely magában foglalja a digitális adathordozókból származó hasznos információk automatikus kitermelését, elemzését és megértését A Python egy magas szintű programozási nyelv, amely híres a világos szintaxisáról és a kódolvasásról Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják a Computer Vision alapjait, miközben egy egyszerű Computer Vision alkalmazás segítségével létrehozzák a Python-t A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Ismerje meg a Computer Vision alapjait Használja a Pythonot a Computer Vision feladatok végrehajtásához Építsenek saját arc-, tárgy- és mozgásérzékelő rendszereiket Közönség Python programozók, akiket a Computer Vision érdekel A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

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 .

A SimpleCV egy nyílt forráskódú keret - ami azt jelenti, hogy könyvtárak és szoftverek gyűjteménye, amelyet használhat a képi alkalmazások fejlesztéséhez Lehetővé teszi a webkamerákkal, a Kinectek, a FireWire és az IP-kamerák, illetve a mobiltelefonok által készített képeket vagy videofolyamokat Segít felépíteni a szoftvert, hogy a különböző technológiák ne csak a világot láthassák, hanem megértsék is Közönség Ez a kurzus olyan mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik a SimpleCV segítségével számítógépes megjelenítési alkalmazásokat fejlesztenek ki .