YOLOv7: 实时目标检测与计算机视觉 培训

Caffe是一个注重表达、速度和模块化的深度学习框架。

本课程以MNIST为例，探讨Caffe作为深度学习框架在图像识别中的应用。

受众

本课程适合对使用Caffe作为框架感兴趣的深度学习研究人员和工程师。

完成本课程后，学员将能够：

• 理解Caffe的结构和部署机制
• 执行安装、生产环境、架构任务和配置
• 评估代码质量，进行调试和监控
• 实现高级生产任务，如训练模型、实现层和日志记录

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级AI开发者和计算机视觉工程师，旨在帮助他们为自动驾驶应用构建稳健的视觉系统。

培训结束后，学员将能够：

• 理解自动驾驶中计算机视觉的基本概念。
• 实现目标检测、车道检测和语义分割的算法。
• 将视觉系统与自动驾驶的其他子系统集成。
• 应用深度学习技术完成高级感知任务。
• 评估计算机视觉模型在真实场景中的性能。

本次由讲师指导的线下或线上培训面向希望深入了解计算机视觉并探索TensorFlow在Google Colab上开发复杂视觉模型能力的高级专业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNN）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 为计算机视觉任务实施图像预处理技术。
• 部署计算机视觉模型以用于实际应用。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化并解释图像分类模型的结果。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望实现和优化用于边缘设备实时处理的计算机视觉模型的中高级计算机视觉工程师、AI开发者和物联网专业人士。

通过本课程，参与者将能够：

• 了解边缘AI的基础知识及其在计算机视觉中的应用。
• 在边缘设备上部署优化的深度学习模型，用于实时图像和视频分析。
• 使用TensorFlow Lite、OpenVINO和NVIDIA Jetson SDK等框架进行模型部署。
• 优化AI模型，以提高性能、能效和低延迟推理。

本次由讲师主导的中国培训（线上或线下）面向希望从手动面部素描过渡到使用AI工具开发面部识别系统的初级执法人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解人工智能和机器学习的基础知识。
• 学习数字图像处理的基础知识及其在面部识别中的应用。
• 掌握使用AI工具和框架创建面部识别模型的技能。
• 获得创建、训练和测试面部识别系统的实践经验。
• 了解面部识别技术使用中的伦理考量和最佳实践。

Fiji是一个开源的图像处理软件包，它集成了ImageJ（一个用于科学多维图像处理的程序）以及多个用于科学图像分析的插件。

在这个由讲师指导的线下培训中，参与者将学习如何使用Fiji发行版及其底层的ImageJ程序来创建一个图像分析应用。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Fiji的高级编程功能和软件组件来扩展ImageJ
• 从重叠的图块中拼接大型3D图像
• 使用集成的更新系统在启动时自动更新Fiji安装
• 从多种脚本语言中选择，构建自定义的图像分析解决方案
• 使用Fiji的强大库，如ImgLib，处理大型生物图像数据集
• 部署他们的应用，并与其他科学家在类似项目上合作

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）举行，面向初学者到中级水平的研究人员和实验室专业人员，旨在帮助他们处理和分析与组织切片、血细胞、藻类及其他生物样本相关的图像。

培训结束后，参与者将能够：

• 熟悉Fiji界面并掌握ImageJ的核心功能。
• 对科学图像进行预处理和增强，以便更好地分析。
• 定量分析图像，包括细胞计数和面积测量。
• 使用宏和插件自动化重复性任务。
• 根据生物研究中的具体需求，自定义图像分析工作流程。

OpenCV（开源 Computer Vision 库：http://opencv.org）是一个开源 BSD 许可的库，包括数百种计算机视觉演算法。

观众

本课程面向寻求将 OpenCV 用于计算机视觉专案的工程师和架构师

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望在Python与OpenCV 4中编程以进行深度学习的软件工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 OpenCV 查看、加载和分类图像和视频 4.
• 在 OpenCV 4 中使用 TensorFlow 和 Keras 实现深度学习。
• 运行深度学习模型，并从图像和视频中生成有影响力的报告。

Pattern Matching 是一种用于在图像中定位指定模式的技术。它可用于确定捕获的图像中是否存在指定特征，例如工厂生产线中缺陷产品上的预期标签或元件的指定尺寸。它与 “Pattern Recognition” 的不同之处在于 “Pattern Recognition” （它根据更大的相关样本集合识别一般模式），因为它具体指示我们正在寻找什么，然后告诉我们预期的模式是否存在。

课程形式

• 本课程介绍了模式匹配领域中使用的方法、技术和演算法，因为它适用于 Machine Vision。

Computer Vision 是一个涉及从数位媒体中自动提取、分析和理解有用资讯的领域。Python 是一种高阶程式语言，以其清晰的语法和程式码可读性而闻名。

在这场由讲师指导的实时培训中，参与者将学习Computer Vision的基础知识，并逐步使用Python创建一系列简单的Computer Vision应用程式。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解Computer Vision的基础知识
• 使用Python来实现Computer Vision任务
• 建立自己的人脸、物体和动作检测系统

目标受众

• 对Computer Vision感兴趣的Python程式设计师

课程形式

• 部分讲授、部分讨论、练习和大量的动手实践

SimpleCV 是一个开源框架，这意味著它是可用于开发视觉应用程式的库和软体的集合。它允许您处理来自网路摄像头、Kinect、FireWire 和IP摄像头或行动电话的图像或视频流。它可以说明您构建软体，使您的各种技术不仅可以看到世界，还可以理解世界。

观众

本课程面向寻求使用 SimpleCV 开发电脑视觉应用程式的工程师和开发人员。

本课程由讲师主导，在中国（线上或线下）提供培训，面向中级专业人士，旨在帮助他们使用Vision Builder AI设计、实施和优化SMT（表面贴装技术）流程中的自动检测系统。

培训结束后，学员将能够：

• 使用Vision Builder AI设置和配置自动检测。
• 获取并预处理高质量图像以进行分析。
• 实施基于逻辑的决策，用于缺陷检测和流程验证。
• 生成检测报告并优化系统性能。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望将预训练的YOLO模型集成到企业驱动程序中，并实现成本效益高的目标检测组件的后端开发人员和数据科学家。

培训结束后，参与者将能够：

• 安装和配置使用YOLO进行目标检测所需的工具和库。
• 定制基于YOLO预训练模型的Python命令行应用程序。
• 在各种计算机视觉项目中实现预训练的YOLO模型框架。
• 将现有的目标检测数据集转换为YOLO格式。
• 理解YOLO算法在计算机视觉和/或深度学习中的基本概念。