Computer Vision kurser och utbildning

YOLOv7 är en toppmodern objektdetekteringsmodell i realtid för datorseendeuppgifter.Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, forskare och datavetare på medelnivå till avancerad nivå som vill lära sig hur man implementerar objektdetektering i realtid med hjälp av YOLOv7.I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Förstå de grundläggande koncepten för objektdetektering. Installera och konfigurera YOLOv7 för objektdetekteringsuppgifter. Träna och testa anpassade objektdetekteringsmodeller med YOLOv7. Integrera YOLOv7 med andra datorseende ramar och verktyg. Felsök vanliga problem relaterade till implementering av YOLOv7.

Kursens format

Interaktiv föreläsning och diskussion. Mycket övningar och övningar. Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en skräddarsydd utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Caffe är en djup inlärningsram skapad med uttryck, snabbhet och modularitet i åtanke. Denna kurs undersöker tillämpningen av Caffe som ett djupet lärande ramverk för bildigenkänning med hjälp av MNIST som ett exempel Publik Denna kurs är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer som är intresserade av att använda Caffe som ramverk. Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:

• förstå Caffe struktur och implementeringsmekanismer
• utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
• utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
• implementera avancerad produktion som träningsmodeller, implementera lager och loggning

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.

Computer Vision är ett fält som innebär att automatiskt extrahera, analysera och förstå användbar information från digitala medier. Python är ett programmeringsspråk på hög nivå känd för sin tydliga syntax och kodläsbarhet. I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig grunderna i Computer Vision när de går igenom skapandet av en uppsättning enkla Computer Vision-applikationer med Python . I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Computer Vision
• Använd Python att implementera Computer Vision-uppgifter
• Bygg sina egna ansikts-, objekt- och rörelsedetekteringssystem

Publik

• Python programmerare intresserade av Computer Vision

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

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 (online or onsite) is aimed at developers who wish to build a self-driving car (autonomous vehicle) using deep learning techniques. By the end of this training, participants will be able to:

• Use Keras to build and train a convolutional neural network.
• Use computer vision techniques to identify lanes in an autonomos driving project.
• 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 är en öppen källkodsram - vilket innebär att det är en samling bibliotek och programvara som du kan använda för att utveckla visionapplikationer. 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 så att dina olika tekniker inte bara ser världen utan också förstår den. Publik Kursen riktar sig till ingenjörer och utvecklare som vill utveckla datorsynsapplikationer med SimpleCV.

Videoanalytik hänvisar till tekniken och teknikerna som används för att behandla en videoström. En vanlig applikation skulle vara att fånga och identifiera live video händelser genom rörelsedetektion, ansiktsigenkänning, folkmassor och fordonsberäkning, etc. Denna instruktörledda, live-träning (online eller on-site) riktar sig till utvecklare som vill bygga maskinvaru accelererade objektdetektion och spårning modeller för att analysera streaming video data. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Installera och konfigurera den nödvändiga utvecklingsmiljö, programvara och bibliotek för att börja utveckla. Bygg, träna och implementera djuplärningsmodeller för att analysera live video feed. Identifiera, spåra, segmentera och förutsäga olika objekt inom videor. Optimera objektdetektion och spårning modeller. Utveckla en intelligent videoanalys (IVA) applikation.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

YOLO (You Only Look Once) är ett algoritm som omvandlas till förutbildade modeller för objektdetektion. Den testas av Darknet Neural Network Framework, vilket gör den idealisk för att utveckla datorvisionsfunktioner baserade på COCO (Common Objects in Context) dataset. De senaste varianterna av YOLO-ramverket, YOLOv3-v4, gör det möjligt för program att effektivt utföra objekt som lokaliserar och klassificerar uppgifter medan de körs i realtid. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till bakgrundsutvecklare och datavetenskapsmän som vill integrera förutbildade YOLO-modeller i sina företagsstyrda program och implementera kostnadseffektiva komponenter för objektdetektion. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Installera och konfigurera de nödvändiga verktygen och bibliotek som krävs i objektdetektion med YOLO. Anpassa Python kommandolinjeprogram som fungerar baserat på förutbildade YOLO-modeller. Implementera ramverket för förutbildade YOLO-modeller för olika datorvisionsprojekt. Konvertera befintliga dataset för objektdetektion till YOLO-format. Förstå de grundläggande begreppen i YOLO-algoritmen för datorns vision och/eller djup lärande.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Mönstermatchning är en teknik som används för att hitta specifika mönster i en bild. Det kan användas för att bestämma förekomsten av specificerade egenskaper i en inspelad bild, till exempel den förväntade etiketten på en defekt produkt på en fabriksrad eller de specificerade måtten på en komponent. Det skiljer sig från " Pattern Recognition " (som känner igen allmänna mönster baserat på större samlingar av relaterade prover) eftersom det specifikt dikterar vad vi letar efter och sedan berättar om det förväntade mönstret finns eller inte.

Kursformat

• Denna kurs introducerar de metoder, teknologier och algoritmer som används inom området för mönstermatchning eftersom det gäller 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

OpenCV är en bibliotek av programmeringsfunktioner för att decifiera bilder med datoralgoritmer. OpenCV 4 är den senaste OpenCV utgåvan och det ger optimerad modularitet, uppdaterade algoritmer och mer. Med OpenCV 4 och Python, användare kommer att kunna se, ladda och klassificera bilder och videor för avancerad bildupplysning. Denna instruktörledda, live-utbildning (online eller on-site) riktar sig till mjukvaruingenjörer som vill programmera i Python med OpenCV 4 för djupt lärande. Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Visa, ladda och klassificera bilder och videor med hjälp av OpenCV 4. Lär dig att lära dig [4 ] och [4 ] [4 ] Kör djupa lärningsmodeller och generera inflytelserika rapporter från bilder och videor.

Format för kursen

Interaktiv föreläsning och diskussion. Många övningar och övningar. Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

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 .