计算机视觉培训课程 | Computer Vision培训课程

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。

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 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 instructor-led, live 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.

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.

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

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。

视频分析是指用于处理视频流的技术和技术。 一个常见的应用程序是通过动作检测、面部识别、群众和车辆计算等来捕捉和识别现场视频事件。

由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在开发者想要建立硬件加速对象检测和跟踪模型,以分析流媒体视频数据。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

安装并配置必要的开发环境,软件和图书馆开始开发。 建立,训练,并部署深度学习模型,以分析直播视频传输。 识别、跟踪、分区和预测视频框中的不同对象。 优化对象检测和跟踪模型。 开发智能视频分析(IVA)应用程序。

课程格式

互动讲座和讨论。 很多练习和练习。 在现场实验室环境中进行手动实施。

课程定制选项

要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。

YOLO(You Only Look Once)是一个算法,转化为预先训练的对象检测模式。 它是由Darknet神经网络框架测试的,因此它是基于COCO(通用对象背景)数据集的计算机视觉功能开发的理想。 最新版本的YOLO框架,YOLOv3-v4,允许程序有效地执行物体位置和分类任务,同时在实时运行。

由教练引导,现场培训(在线或在线)旨在为背景开发人员和数据科学家,他们希望将预先训练的YOLO模型纳入他们的企业导向的程序,并实施成本效益的对象检测组件。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

使用 YOLO 安装和配置对象检测所需的工具和图书馆。 定制以 YOLO 预先训练的模型为基础的命令线应用程序。 为各种计算机视觉项目实施预先训练的YOLO模型的框架。 将现有对象检测数据集转换为YOLO格式。 了解计算机视觉和/或深度学习的YOLO算法的基本概念。

课程格式

互动讲座和讨论。 很多练习和练习。 在现场实验室环境中进行手动实施。

课程定制选项

要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。

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 。

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

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。

OpenCV是用计算机算法解析图像的编程功能图书馆。 OpenCV 4 是最新版本 OpenCV 它提供优化模块化,更新算法等。 使用 OpenCV 4 和 Python,用户将能够查看,加载和分类图像和视频,以获得先进的图像识别。

这个导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向导向。

在本研讨会结束后,参与者将能够:

使用图像和视频查看、加载和分类图像和视频。 經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經上經。 运行深度学习模型,并从图像和视频中产生影响力的报告。

课程格式

互动讲座和讨论。 很多练习和练习。 在现场实验室环境中进行手动实施。

课程定制选项

要申请此课程的定制培训,请联系我们安排。