计算机视觉培训课程 | Computer Vision培训课程

Caffe是一个深刻的学习框架，以表达，速度和模块化为基础。

本课程以MNIST为例，探讨了Caffe作为图像识别的深度学习框架的应用

听众

本课程适合有兴趣使用Caffe作为框架的Deep Learning研究人员和工程师。

完成本课程后，代表们将能够：

- 了解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，执行调试，监控
- 实施高级生产，如培训模型，实施图层和日志记录

Marvin是一个用Java开发的可扩展，跨平台，开源的图像和视频处理框架。开发人员可以使用Marvin来处理图像，从图像中提取特征以进行分类任务，通过算法生成图形，处理视频文件数据集以及设置单元测试自动化。

Marvin的一些视频应用包括滤波，增强现实，物体跟踪和运动检测。

在这个以讲师为主导的实践课程中，学员将学习图像和视频分析的原理，并利用Marvin框架及其图像处理算法构建自己的应用程序。

课程格式

- 首先介绍了图像分析，视频分析和Marvin框架的基本原理。为学生提供基于项目的任务，使他们能够练习所学的概念。在课程结束时，参与者将使用Marvin框架和库开发自己的应用程序。

OpenCV （开源Computer视觉库：http：//opencv.org）是一个开源的BSD许可库，包含数百种计算机视觉算法。

听众

本课程面向寻求将OpenCV用于计算机视觉项目的工程师和建筑师

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.

模式匹配是一种用于在图像中定位指定模式的技术。它可用于确定捕获图像中指定特征的存在，例如工厂生产线中缺陷产品上的预期标签或组件的指定尺寸。它不同于“ Pattern Recognition ”（它识别基于较大的相关样本集合的一般模式），因为它具体指示了我们正在寻找的东西，然后告诉我们预期的模式是否存在。

课程格式

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

计算机视觉是一个涉及从数字媒体自动提取、分析和理解有用信息的领域。Python是一种高级编程语言，因其清晰的语法和代码可读性而闻名。

在这一由讲师引导的现场培训中，学员将使用Python逐步创建简单的计算机视觉应用程序，并从中习得计算机视觉的基础知识。

在本次培训结束后，学员将能够：

- 了解计算机视觉的基础知识
- 使用Python来实现计算机视觉任务
- 使用Python构建自己的计算机视觉应用程序

受众

- 对计算机视觉感兴趣的Python程序员

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操

这个有指导意义的实时培训介绍了从零开始构建面部识别系统所需的软件，硬件和分步骤过程。面部识别也被称为人脸识别。 本实验中使用的硬件包括Rasberry Pi，相机模块，舵机（可选）等。参与者负责自行购买这些组件。使用的软件包括OpenCV，Linux，Python等。 在培训结束后，参与者将能够： 在Rasberry Pi上安装Linux，OpenCV和其他软件实用程序和库。 配置OpenCV以捕获和检测面部图像。 了解将Rasberry Pi系统打包用于实际环境的各种选项。 使系统适应各种用例，包括监视，身份验证等。 听众 开发商硬件/软件技术人员所有行业的技术人员爱好者 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习 注意 其他硬件和软件选项包括：Arduino，OpenFace，Windows等。如果您想使用其中的任何一种，请联系我们安排。

深度学习是机器学习的一个子领域。它使用基于学习数据表示的方法和诸如神经网络的结构。

Keras是一种用于快速开发和实验的高级神经网络API。它运行在TensorFlow ， CNTK或Theano CNTK 。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）是针对希望使用深度学习技术构建自动驾驶汽车的开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

- 使用计算机视觉技术识别车道。
- 使用Keras构建和训练卷积神经网络。
- 训练深度学习模型以区分交通标志。
- 模拟完全自动驾驶的汽车。

课程格式

- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在实时实验室环境中亲自实施。

课程自定义选项

- 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。

SimpleCV是一个开源框架 - 意味着它是一组可用于开发视觉应用程序的库和软件。它允许您处理来自网络摄像头，Kinects，FireWire和IP摄像头或移动电话的图像或视频流。它可以帮助您构建软件，使您的各种技术不仅可以看到世界，还可以了解它。

听众

本课程面向寻求使用SimpleCV开发计算机视觉应用的工程师和开发人员。

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.