Computer Vision kurser och utbildning

Caffe är ett djupt lärande ramverk med uttryck, hastighet och modularitet i åtanke Kursen undersöker tillämpningen av Caffe som ett djupt lärande för bildigenkänning med MNIST som exempel Publik Kursen är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer intresserade av att använda Caffe som ramverk Efter avslutad kurs kommer deltagare att kunna: förstå Caffes struktur och implementeringsmekanismer utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration bedöma kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning implementera avancerad produktion som träningsmodeller, implementera lager och logga .

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 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.

Audience
Software developers wishing to utilize a rich, plug-in based open-source framework to create image and video processing applications

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.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencvorg) är ett open source BSDlicensed-bibliotek som innehåller flera hundra av datorvisionsalgoritmer Publik Kursen riktar sig till ingenjörer och arkitekter som vill utnyttja OpenCV för datorvisionsprojekt .

Pattern Matching är en teknik som används för att lokalisera specificerade mönster inom en bild Det kan användas för att bestämma förekomsten av specificerade egenskaper inom en infångad bild, till exempel den förväntade etiketten på en defekt produkt i en fabrikslinje eller de angivna dimensionerna för en komponent Det skiljer sig från "Pattern Recognition" (som erkänner generella mönster baserat på större samlingar av relaterade prover) genom att det specifikt dikterar det vi letar efter och berättar då om det förväntade mönstret existerar eller ej Publik Ingenjörer och utvecklare som vill utveckla maskinvisionsapplikationer Tillverkningsingenjörer, tekniker och chefer Kursens format Kursen introducerar de metoder, tekniker och algoritmer som används inom mönstervatchning som gäller för Machine Vision .

Computer Vision är ett fält som innebär att automatiskt extrahera, analysera och förstå användbar information från digitala medier Python är ett högkvalitets programmeringsspråk känt för sin tydliga syntax och kodläsbarhet I den här instruktörsledda träningsutbildningen kommer deltagarna att lära sig grunderna i Computer Vision, eftersom de går igenom skapandet av en uppsättning enkel datorvisionsprogram med Python Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Förstå grunderna för datorsyn Använd Python för att implementera datorvisionsuppgifter Bygg sina egna ansikts-, objekt- och rörelsedetekteringssystem Publik Python programmerare intresserade av datorsyn Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Denna instruktörsledda, levande utbildning introducerar programvaran, hårdvaran och stegvisa processen som behövs för att bygga ett ansiktsigenkänningssystem från början Ansiktsigenkänning är också känd som ansiktsigenkänning Hårdvaran som används i detta lab omfattar Rasberry Pi, en kameramodul, servos (tillval) etc Deltagarna ansvarar för att själva köpa dessa komponenter Den använda mjukvaran innehåller OpenCV, Linux, Python, etc Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Installera Linux, OpenCV och andra programverktyg och bibliotek på en Rasberry Pi Konfigurera OpenCV för att fånga och upptäcka ansiktsbilder Förstå de olika alternativen för förpackning av ett Rasberry Pi-system för användning i realworld-miljöer Anpassa systemet för olika användningsfall, inklusive övervakning, identitetsverifiering, etc Publik utvecklare Hårdvara / mjukvara tekniker Tekniska personer inom alla branscher hobby Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera Andra hårdvaru- och programalternativ inkluderar: Arduino, OpenFace, Windows, etc Om du vill använda något av dessa, kontakta oss för att ordna .

SimpleCV är en öppen källkodsram - vilket betyder att det är en samling bibliotek och programvara som du kan använda för att utveckla visuella applikationer Det låter dig arbeta med bilder eller videoströmmar som kommer från webbkameror, Kinects, FireWire och IP-kameror eller mobiltelefoner Det hjälper dig att bygga programvara för att göra dina olika tekniker inte bara se världen, men förstå det också Publik Kursen riktar sig till ingenjörer och utvecklare som vill utveckla datorvisionsapplikationer med SimpleCV .