Computer Vision Schulungen

Caffe ist ein tiefgründiger Lernrahmen, der Ausdruck, Schnelligkeit und Modularität bietet Dieser Kurs untersucht die Anwendung von Caffe als Deep-Learning-Framework für die Bilderkennung am Beispiel von MNIST Publikum Dieser Kurs eignet sich für Deep Learning-Forscher und Ingenieure, die Caffe als Framework nutzen möchten Nach Abschluss dieses Kurses können die Delegierten: verstehe Caffes Struktur und Einsatzmechanismen Ausführen von Installations- / Produktionsumgebungs- / Architekturaufgaben und -konfigurationen bewerten Sie die Codequalität, führen Sie Debugging durch, überwachen Sie Implementierung fortgeschrittener Produktion wie Trainingsmodelle, Implementierung von Layern und Protokollierung .

Marvin ist ein erweiterbares, plattformübergreifendes, Open-Source-Bild-und Videobearbeitungskonzept, das in Java entwickelt wurde. Entwickler können Marvin verwenden, um Bilder zu manipulieren, Funktionen aus Bildern für Klassifizierungsaufgaben zu extrahieren, Zahlen algorithmisch zu generieren, Verstellen Sie Videodatensätze und richten Sie die Automatisierung der Geräteprüfung ein.

Einige der Video-Anwendungen von Marvin & #39; umfassen Filterung, Augmented Reality, Objektverfolgung und Bewegungserkennung

.

In diesem von Ausbildern geleiteten Live-Kurs lernen die Teilnehmer die Prinzipien der Bild-und Videoanalyse kennen und nutzen das Marvin Framework und seine Bildverarbeitungsalgorithmen, um eine eigene Anwendung zu konstru

ieren.

Format der

- Die Grundprinzipien der Bildanalyse, der Videoanalyse und des Marvin Framework werden erstmals vorgestellt. Die Studierenden erhalten projektbezogene Aufgaben, die es ihnen ermöglichen, die erlernten Konzepte zu üben. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer eine eigene Anwendung mit dem Marvin Framework und Bibliotheken entwickelt haben.

OpenCV (Open Source Computer Vision Bibliothek: http://opencvorg) ist eine Open Source BSDlicensed Library, die mehrere hundert Computer Vision Algorithmen enthält Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten, die OpenCV für Computer Vision-Projekte nutzen möchten .

Pattern Matching ist eine Technik, die verwendet wird, um bestimmte Muster innerhalb eines Bildes zu lokalisieren. Es kann verwendet werden, um das Vorhandensein von bestimmten Merkmalen innerhalb eines aufgenommenen Bildes zu bestimmen, zum Beispiel das erwartete Etikett auf einem defekten Produkt in einer Fabriklinie oder die angegebenen Abmessungen eines Bauteils. Sie unterscheidet sich von "Mustererkennung" (die allgemeine Muster auf der Grundlage größerer Sammlungen verwandter Muster erkennt), indem sie konkret diktiert, was wir suchen, und sagt uns dann, ob das erwartete Muster existiert oder nicht.

Format der

- Dieser Kurs stellt die Ansätze, Technologien und Algorithmen vor, die im Bereich der Musteranpassung verwendet werden, wie es für Machine Vision
gilt.

Computer Vision ist ein Feld, das das automatische Extrahieren, Analysieren und Verstehen nützlicher Informationen aus digitalen Medien beinhaltet Python ist eine Highlevel-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Code-Lesbarkeit bekannt ist In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Computer Vision, während sie die Erstellung einer Reihe von einfachen Computer Vision-Anwendungen mit Python durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen von Computer Vision Verwenden Sie Python, um Computer Vision-Aufgaben zu implementieren Erstellen Sie eigene Gesichtserkennungs-, Objekt- und Bewegungserkennungssysteme Publikum Python-Programmierer interessieren sich für Computer Vision Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Dieses instruierte Live-Training stellt den Software-, Hardware- und Step-by-Step-Prozess vor, der benötigt wird, um ein Gesichtserkennungssystem von Grund auf aufzubauen Gesichtserkennung ist auch als Gesichtserkennung bekannt Die in diesem Labor verwendete Hardware umfasst Rasberry Pi, ein Kameramodul, Servos (optional) usw Die Teilnehmer sind selbst für den Kauf dieser Komponenten verantwortlich Die verwendete Software beinhaltet OpenCV, Linux, Python, etc Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren Sie Linux, OpenCV und andere Software-Hilfsprogramme und Bibliotheken auf einem Rasberry Pi Konfigurieren Sie OpenCV zum Erfassen und Erkennen von Gesichtsbildern Verstehen Sie die verschiedenen Möglichkeiten, ein Rasberry Pi-System für den Einsatz in realen Umgebungen zu verpacken Passen Sie das System für eine Vielzahl von Anwendungsfällen an, einschließlich Überwachung, Identitätsüberprüfung usw Publikum Entwickler Hardware- / Software-Techniker Technische Personen in allen Branchen Hobbyisten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Andere Hardware- und Softwareoptionen umfassen: Arduino, OpenFace, Windows usw Wenn Sie eines dieser Produkte verwenden möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren .

Deep learning is a subfield of machine learning. It uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.

This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to build a self-driving car using deep learning techniques.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use computer vision techniques to identify lanes.
- Use Keras to build and train convolutional neural networks.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.

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.

SimpleCV ist ein Open-Source-Framework - was bedeutet, dass es sich um eine Sammlung von Bibliotheken und Software handelt, mit der Sie Vision-Anwendungen entwickeln können Sie können mit den Bildern oder Videostreams arbeiten, die von Webcams, Kinects, FireWire- und IP-Kameras oder Mobiltelefonen stammen Es hilft Ihnen beim Erstellen von Software, damit Ihre verschiedenen Technologien nicht nur die Welt sehen, sondern sie auch verstehen Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die Computer Vision Anwendungen mit SimpleCV entwickeln möchten .