컴퓨터 비전 교육

Caffe 는 표현, 속도 및 모듈성을 염두에 둔 심층적 인 학습 프레임 워크입니다.

본 과목은 MNIST를 이용한 이미지 인식을위한 CEPE의 심도있는 학습 틀로서의 Caffe 의 응용을 탐구한다.

청중

이 과정은 Caffe 를 프레임 워크로 사용하는 데 관심이있는 Deep Learning 연구원 및 엔지니어에게 적합합니다.

이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.

- Caffe 의 구조와 전개 메커니즘 이해
- 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행
- 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
- 교육 모델, 레이어 및 로깅 구현과 같은 고급 제작 구현

마 빈은 확장 가능한 크로스 플랫폼 오픈 소스 이미지와 자바에서 개발 된 비디오 프로세싱 프레임 워크입니다. 개발자는 빈을 사용 하 여 이미지를 조작 하 고 분류 작업을 위해 이미지에서 피쳐를 추출 하 고 알고리즘 방식으로 수치를 생성할 수 있습니다. 비디오 파일 데이터 집합을 처리 하 고 단위 테스트 자동화를 설정 합니다.

일부의 마 빈 & #39; s 비디오 응용 프로그램에는 필터링, 증강 현실, 개체 추적 및 동작 감지가 포함 됩니다.

이 강사 주도에서

, 라이브 코스 참가자는 이미지 및 비디오 분석의 원리를 배우고 자신의 응용 프로그램을 구성 하는 마 빈 프레임 워크 및 이미지 처리 알고리즘을 활용 합니다.

코스의

형식

- 이미지 분석, 비디오 분석 및 마 빈 프레임 워크의 기본 원칙을 먼저 소개 합니다. 학생 들은 배운 개념을 연습할 수 있는 프로젝트 기반 작업이 주어 집니다. 수업이 끝날 때까지, 참가자 들은 마 빈 프레임 워크와 라이브러리를 사용 하 여 자신의 응용 프로그램을 개발 한 것입니다.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library : http://opencv.org)는 수백 개의 컴퓨터 비전 알고리즘이 포함 된 오픈 소스 BSD 라이센스 라이브러리입니다.

청중

이 과정은 컴퓨터 비전 프로젝트에 OpenCV 를 활용하려는 엔지니어 및 건축가를 대상으로합니다.

OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.

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

- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.

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.

패턴 일치는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 캡처 된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재 여부를 결정하는 데 사용할 수 있습니다 (예 : 공장 라인의 결함있는 제품의 예상 레이블 또는 구성 요소의 지정된 치수). 그것은 우리가 찾고있는 것을 구체적으로 지시한다는 점에서 " Pattern Recognition "(관련 샘플의 더 큰 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식)과 다르며 예상 패턴이 존재하는지 여부를 알려줍니다.

코스 형식

- 이 과정은 Machine Vision 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근법, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.

Computer 비전은 디지털 미디어에서 유용한 정보를 자동으로 추출, 분석 및 이해하는 분야입니다. Python 은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고수준 프로그래밍 언어입니다.

강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 Python 사용하여 간단한 Computer 비전 응용 프로그램을 만들면서 Computer Vision의 기본 사항을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

- Computer 비전의 기본 사항 이해
- Python 을 사용하여 Computer 비전 작업 구현
- 자신의 얼굴, 대상 및 모션 감지 시스템 구축

청중

- Computer 비전에 관심있는 Python 프로그래머

과정 형식

- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습

이 강사가 진행된 실습에서는 처음부터 안면 인식 시스템을 구축하는 데 필요한 소프트웨어, 하드웨어 및 stepbystep 프로세스를 소개합니다 얼굴 인식은 얼굴 인식이라고도합니다 이 실험실에서 사용되는 하드웨어에는 Rasberry Pi, 카메라 모듈, servos (옵션) 등이 포함됩니다 참가자는 이러한 구성 요소를 직접 구매해야합니다 사용 된 소프트웨어에는 OpenCV, Linux, Python 등이 포함됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Rasberry Pi에 Linux, OpenCV 및 기타 소프트웨어 유틸리티 및 라이브러리를 설치하십시오 얼굴 이미지를 캡처하고 탐지하도록 OpenCV를 구성합니다 실제 환경에서 사용하기 위해 Rasberry Pi 시스템을 패키징하기위한 다양한 옵션을 이해하십시오 감시, 신원 확인 등을 포함한 다양한 유스 케이스에 맞게 시스템을 수정하십시오 청중 개발자 하드웨어 / 소프트웨어 기술자 모든 산업 분야의 기술 인력 애호가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 기타 하드웨어 및 소프트웨어 옵션으로는 Arduino, OpenFace, Windows 등이 있습니다 이들 중 하나를 사용하려면 문의하여 협의하십시오 .

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 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.

SimpleCV는 오픈 소스 프레임 워크입니다. 즉, 시각 응용 프로그램을 개발할 때 사용할 수있는 라이브러리 및 소프트웨어 모음입니다. 웹캠, Kinect, FireWire 및 IP 카메라 또는 휴대폰에서 가져온 이미지 또는 비디오 스트림을 사용하여 작업 할 수 있습니다. 다양한 기술을 세상을 볼 수있을뿐만 아니라 이해하는 소프트웨어를 만드는 데 도움이됩니다.

청중

이 과정은 SimpleCV로 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 개발하려는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.

Video analytics refers to the technology and techniques used to process a video stream. A common application would be capturing and identifying live video events through motion detection, facial recognition, crowd and vehicle counting, etc.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to build hardware-accelerated object detection and tracking models to analyze streaming video data.

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

- Install and configure the necessary development environment, software and libraries to begin developing.
- Build, train, and deploy deep learning models to analyze live video feeds.
- Identify, track, segment and predict different objects within video frames.
- Optimize object detection and tracking models.
- Deploy an intelligent video analytics (IVA) application.

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.

YOLO (You Only Look Once) is an algorithm turned into pre-trained models for object detection. It is tested by the Darknet neural network framework, making it ideal for developing computer vision features based on the COCO (Common Objects in Context) dataset. The latest variants of the YOLO framework, YOLOv3-v4, allows programs to efficiently execute object locating and classifying tasks while running in real-time.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at backend developers and data scientists who wish to incorporate pre-trained YOLO models into their enterprise-driven programs and implement cost-effective components for object-detection.

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

- Install and configure the necessary tools and libraries required in object detection using YOLO.
- Customize Python command-line applications that operate based on YOLO pre-trained models.
- Implement the framework of pre-trained YOLO models for various computer vision projects.
- Convert existing datasets for object detection into YOLO format.
- Understand the fundamental concepts of the YOLO algorithm for computer vision and/or deep learning.

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

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