Computer Vision Training Courses

Caffe è un framework di apprendimento profondo fatto con espressione, velocità e modularità in mente Questo corso esplora l'applicazione del Caffe come framework di apprendimento approfondito per il riconoscimento di immagini usando MNIST come esempio Pubblico Questo corso è adatto a ricercatori e ingegneri del Deep Learning interessati a utilizzare Caffe come framework Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di: comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di Caffe eseguire le attività di installazione / produzione ambiente / architettura e configurazione valutare la qualità del codice, eseguire il debugging, il monitoraggio implementare produzioni avanzate come modelli di formazione, implementazione di livelli e registrazione .

Marvin è un Framework di elaborazione video e immagine open-source estensibile e multipiattaforma sviluppato in Java. gli sviluppatori possono utilizzare Marvin per manipolare le immagini, estrarre le funzioni dalle immagini per le attività di classificazione, generare figure algoritmicamente, elaborare i DataSet di file video e impostare l'automazione unit test.

alcune delle applicazioni video di Marvin & #39; s includono filtraggio, realtà aumentata, tracciamento degli oggetti e rilevamento del movimento.

in questo istruttore, i partecipanti al corso dal vivo impareranno i principi dell'analisi di immagini e video e utilizzano il Marvin Framework e i suoi algoritmi di elaborazione delle immagini per costruire la propria applicazione.

formato del corso

- i principi di base dell'analisi delle immagini, dell'analisi video e del Marvin Framework vengono introdotti per la prima volta. Agli studenti vengono assegnati compiti basati su progetti che consentono loro di praticare i concetti appresi. Alla fine della classe, i partecipanti avranno sviluppato la propria applicazione utilizzando il Marvin Framework e le librerie.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencvorg) è una libreria BSDlicensed opensource che include diverse centinaia di algoritmi di visione artificiale Pubblico Questo corso è rivolto a ingegneri e architetti che cercano di utilizzare OpenCV per progetti di computer vision .

pattern matching è una tecnica utilizzata per individuare i modelli specificati all'interno di un'immagine. Può essere utilizzato per determinare l'esistenza di caratteristiche specificate all'interno di un'immagine acquisita, ad esempio l'etichetta prevista su un prodotto difettoso in una linea di fabbrica o le dimensioni specificate di un componente. È diverso da "pattern recognition" (che riconosce i modelli generali basati su raccolte più grandi di campioni correlati) in quanto determina in modo specifico ciò che stiamo cercando, quindi ci dice se il modello previsto esiste o meno.

formato del corso

- questo corso introduce gli approcci, le tecnologie e gli algoritmi utilizzati nel campo del pattern matching come si applica a Machine Vision.

Computer Vision è un campo che implica l'estrazione, l'analisi e la comprensione automatica di informazioni utili dai media digitali Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità del codice In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti apprenderanno le nozioni di base di Computer Vision mentre passano attraverso la creazione di un set di semplici applicazioni di Computer Vision usando Python Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere le basi della Computer Vision Usa Python per implementare le attività di Computer Vision Costruisci i propri sistemi di rilevamento di volti, oggetti e movimento Pubblico Programmatori Python interessati a Computer Vision Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce il software, l'hardware e il processo stepbystep necessari per costruire da zero un sistema di riconoscimento facciale Il riconoscimento facciale è anche noto come riconoscimento facciale L'hardware utilizzato in questo laboratorio include Rasberry Pi, un modulo fotocamera, servi (opzionale), ecc I partecipanti sono responsabili dell'acquisto di questi componenti stessi Il software utilizzato include OpenCV, Linux, Python, ecc Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa Linux, OpenCV e altre utilità e librerie software su un Rasberry Pi Configura OpenCV per acquisire e rilevare immagini facciali Comprendere le varie opzioni per il confezionamento di un sistema Rasberry Pi da utilizzare in ambienti realworld Adattare il sistema a una varietà di casi d'uso, tra cui sorveglianza, verifica dell'identità, ecc Pubblico Sviluppatori Tecnici hardware / software Persone tecniche in tutti i settori hobbisti Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Altre opzioni hardware e software includono: Arduino, OpenFace, Windows, ecc Se si desidera utilizzare uno di questi, si prega di contattarci per organizzare .

SimpleCV è un framework open source, ovvero una raccolta di librerie e software che è possibile utilizzare per sviluppare applicazioni di visione Ti consente di lavorare con le immagini o i flussi video provenienti da webcam, Kinect, FireWire e telecamere IP o telefoni cellulari Ti aiuta a costruire software per rendere le tue varie tecnologie non solo per vedere il mondo, ma anche per capirlo Pubblico Questo corso è rivolto a ingegneri e sviluppatori che cercano di sviluppare applicazioni di visione artificiale con SimpleCV .