YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision Schulung

Caffe ist ein umfassendes Lernframework, das Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität berücksichtigt.

In diesem Kurs wird die Anwendung von Caffe als Deep-Learning-Framework für die Bilderkennung am Beispiel von MNIST erläutert

Publikum

Dieser Kurs eignet sich für Deep Learning Forscher und Ingenieure, die Caffe als Framework nutzen Caffe .

Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:

• die Struktur und die Bereitstellungsmechanismen von Caffe verstehen
• Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
• Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
• Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Schulungsmodelle, Implementieren von Ebenen und Protokollierung

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger in der Strafverfolgung, die von der manuellen Gesichtsskizze zur Verwendung von KI-Tools für die Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen übergehen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz verstehen und Machine Learning.
• die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung und ihre Anwendung in der Gesichtserkennung kennen.
• Fähigkeiten im Umgang mit KI-Tools und Frameworks zur Erstellung von Gesichtserkennungsmodellen entwickeln.
• Praktische Erfahrung im Erstellen, Trainieren und Testen von Gesichtserkennungssystemen sammeln.
• Verstehen ethischer Überlegungen und bewährter Praktiken bei der Verwendung von Gesichtserkennungstechnologie.

Fiji ist ein Open-Source-Bildverarbeitungspaket, das ImageJ (ein Bildverarbeitungsprogramm für wissenschaftliche mehrdimensionale Bilder) und eine Reihe von Plugins für die wissenschaftliche Bildanalyse bündelt.

In dieser von einem Kursleiter geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die Fiji-Distribution und das ihr zugrunde liegende Programm ImageJ verwenden, um eine Bildanalyseanwendung zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die fortgeschrittenen Programmierfunktionen und Softwarekomponenten von Fiji zu nutzen, um ImageJ zu erweitern
• große 3D-Bilder aus sich überlappenden Kacheln zusammenzusetzen
• eine Fiji-Installation beim Start mit Hilfe des integrierten Update-Systems automatisch zu aktualisieren
• Wählen Sie aus einer großen Auswahl an Skriptsprachen, um eigene Bildanalyselösungen zu erstellen
• Nutzung der leistungsstarken Bibliotheken von Fiji, wie z. B. ImgLib, für große Biobilddatensätze
• Ihre Anwendung einsetzen und mit anderen Wissenschaftlern an ähnlichen Projekten zusammenarbeiten

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene in der Forschung und im Labor, die Bilder von histologischen Geweben, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Fiji-Benutzeroberfläche zu bedienen und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder für eine bessere Analyse aufzubereiten und zu verbessern.
• Bilder quantitativ zu analysieren, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
• Automatisieren von sich wiederholenden Aufgaben mit Makros und Plugins.
• Anpassen von Arbeitsabläufen für spezifische Bildanalyseanforderungen in der biologischen Forschung.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) ist eine Open-Source BSD-lizenzierte Bibliothek, die mehrere hundert Computer-Vision-Algorithmen enthält.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten, die OpenCV für Computer-Vision-Projekte nutzen möchten

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareingenieure, die in Python mit OpenCV 4 für Deep Learning programmieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Bilder und Videos mit OpenCV 4 betrachten, laden und klassifizieren.
• Deep Learning in OpenCV 4 mit TensorFlow und Keras zu implementieren.
• Deep-Learning-Modelle auszuführen und aussagekräftige Berichte aus Bildern und Videos zu erstellen.

OpenFace ist eine auf Python und Torch basierende Open-Source-Echtzeit-Gesichtserkennungssoftware, die auf der FaceNet-Forschung von Google beruht.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die Komponenten von OpenFace verwenden, um eine Beispielanwendung für die Gesichtserkennung zu erstellen und einzusetzen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• mit den OpenFace-Komponenten, einschließlich dlib, OpenVC, Torch und nn4, zu arbeiten, um Gesichtserkennung, -ausrichtung und -transformation zu implementieren
• OpenFace auf reale Anwendungen wie Überwachung, Identitätsüberprüfung, virtuelle Realität, Spiele, Identifizierung von Stammkunden usw. anzuwenden.

Zielgruppe

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und intensive praktische Anwendung

Pattern Matching ist eine Technik zur Lokalisierung bestimmter Muster in einem Bild. Sie kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem aufgenommenen Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungsstraße oder die bestimmten Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von "Pattern Recognition" (das allgemeine Muster auf der Grundlage größerer Sammlungen verwandter Muster erkennt) dadurch, dass es spezifisch vorgibt, wonach wir suchen, und uns dann sagt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.

Format des Kurses

• Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Musterabgleichs verwendet werden, wie er für Machine Vision gilt.

Computer Vision ist ein Bereich, in dem nützliche Informationen aus digitalen Medien automatisch extrahiert, analysiert und verstanden werden. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist.

In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Computer Vision kennen, während sie mit Python Reihe einfacher Computer Vision-Anwendungen erstellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen von Computer Vision verstehen
• Python verwenden, um Computer Vision-Aufgaben zu implementieren
• Eigene Systeme zur Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bewegungserkennung erstellen

Publikum

• Python-Programmierer mit Interesse an Computer Vision

Format des Kurses

• Eine Mischung aus Vorträgen, Diskussionen, Übungen und intensiver praktischer Anwendung

Diese Live-Schulung mit Trainer führt in die Software, die Hardware und den schrittweisen Prozess ein, der erforderlich ist, um ein Gesichtserkennungssystem von Grund auf aufzubauen. Gesichtserkennung ist auch bekannt als Face Recognition.

Die in diesem Kurs verwendete Hardware umfasst einen Rasberry Pi, ein Kameramodul, Servos (optional), etc. Die Teilnehmer sind für die Beschaffung dieser Komponenten selbst verantwortlich. Die verwendete Software umfasst OpenCV, Linux, Python, etc.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Linux, OpenCV und andere Softwareprogramme und Bibliotheken auf einem Rasberry Pi zu installieren.
• OpenCV für die Erfassung und Erkennung von Gesichtsbildern zu konfigurieren.
• die verschiedenen Optionen für die Verpackung eines Rasberry Pi Systems für den Einsatz in realen Umgebungen zu verstehen.
• Anpassung des Systems für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, einschließlich Überwachung, Identitätsüberprüfung, etc.

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Andere Hardware- und Softwareoptionen sind: Arduino, OpenFace, Windows, usw. Wenn Sie eine dieser Optionen nutzen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

SimpleCV ist ein Open-Source-Framework, d. h. es handelt sich um eine Sammlung von Bibliotheken und Software, die Sie zur Entwicklung von Bildverarbeitungsanwendungen verwenden können. Damit können Sie mit Bildern oder Videoströmen arbeiten, die von Webcams, Kinects, FireWire- und IP-Kameras oder Mobiltelefonen stammen. Sie hilft Ihnen, Software zu entwickeln, mit der Ihre verschiedenen Technologien die Welt nicht nur sehen, sondern auch verstehen können.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die Bildverarbeitungsanwendungen mit SimpleCV entwickeln möchten.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Vision Builder AI zur Gestaltung, Implementierung und Optimierung automatisierter Inspektionsysteme für SMT-Prozesse (Surface-Mount Technology) einsetzen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Automatische Inspektionen mit Vision Builder AI einzurichten und zu konfigurieren.
• Hochwertige Bilder für die Analyse aufzuzeichnen und vorzubereiten.
• Logikbasierte Entscheidungen zur Defektenerkennung und Prozessvalidierung umzusetzen.
• Inspektionsberichte zu erstellen und das Systemleistung zu optimieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Backend-Entwickler und Datenwissenschaftler, die vortrainierte YOLO-Modelle in ihre unternehmensgesteuerten Programme einbinden und kostengünstige Komponenten zur Objekterkennung implementieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren Sie die notwendigen Tools und Bibliotheken, die für die Objekterkennung mit YOLO erforderlich sind.
• Anpassen von Python Kommandozeilen-Anwendungen, die auf der Grundlage von YOLO-trainierten Modellen arbeiten.
• Implementieren Sie das Framework der vortrainierten YOLO-Modelle für verschiedene Computer Vision Projekte.
• Bestehende Datensätze zur Objekterkennung in das YOLO-Format konvertieren.
• Verstehen der grundlegenden Konzepte des YOLO-Algorithmus für Computer Vision und/oder Deep Learning.