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 är en utöknings bar, plattforms oberoende, öppen källkod bild och video bearbetning ramverk som utvecklats i Java. utvecklare kan använda Marvin för att manipulera bilder, extrahera funktioner från bilder för klassificerings uppgifter, generera siffror algoritmiskt, bearbeta video fils data uppsättningar och konfigurera enhets test automatisering.

några av Marvin & #39; s video applikationer inkluderar filtrering, förstärkt verklighet, objekt spårning och rörelse detektor.

i denna instruktörsledda, levande kurs deltagare kommer att lära sig principerna för bild-och video analys och utnyttja Marvin Framework och dess bildbehandlingsalgoritmer för att konstruera sin egen ansökan.

format för kursen

- de grundläggande principerna för bild analys, video analys och Marvin Framework introduceras först. Studenterna får projektbaserade uppgifter som gör det möjligt för dem att öva på de begrepp som lärs ut. Vid slutet av klassen, kommer deltagarna har utvecklat sin egen ansökan med hjälp av Marvin ram och bibliotek.

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 .

mönster matchning är en teknik som används för att lokalisera angivna mönster i en bild. Den kan användas för att fastställa förekomsten av specificerade egenskaper i en avbildning, till exempel den förväntade etiketten på en defekt produkt i en fabriks linje eller de angivna dimensionerna för en komponent. Det skiljer sig från "mönster igenkänning" (som erkänner allmänna mönster baserat på större samlingar av relaterade prover) i att det specifikt dikterar vad vi söker, sedan berättar om det förväntade mönstret existerar eller inte.

format för kursen

- denna kurs introducerar de metoder, tekniker och algoritmer som används inom området mönster matchning som det gäller 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 .