컴퓨터 비전 교육

YOLOv7 is a state-of-the-art real-time object detection model for computer vision tasks.  This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level developers, researchers, and data scientists who wish to learn how to implement real-time object detection using YOLOv7. By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamental concepts of object detection.
• Install and configure YOLOv7 for object detection tasks.
• Train and test custom object detection models using YOLOv7.
• Integrate YOLOv7 with other computer vision frameworks and tools.
• Troubleshoot common issues related to YOLOv7 implementation.

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.

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.

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

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.

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.

비디오 분석은 비디오 스트림을 처리하는 데 사용되는 기술과 기술을 나타냅니다. 일반적인 응용 프로그램은 움직임 탐지, 얼굴 인식, 대중 및 차량 계산 등을 통해 라이브 비디오 이벤트를 캡처하고 식별하는 것입니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 하드웨어 가속화된 개체 탐지 및 추적 모델을 구축하여 스트리밍 비디오 데이터를 분석하고자하는 개발자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경, 소프트웨어 및 도서관을 설치하고 설정합니다. 구축, 훈련 및 깊은 학습 모델을 배치하여 라이브 비디오 피드를 분석합니다. 식별, 추적, 분류 및 비디오 프레임 내에서 다른 개체를 예측합니다. 객체 탐지 및 추적 모델을 최적화합니다. 똑똑한 비디오 분석 (IVA) 응용 프로그램을 개발하십시오.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

YOLO (You Only Look Once)는 사전 훈련된 개체 탐지 모델로 변환된 알고리즘입니다. 그것은 Darknet 신경 네트워크 프레임 워크에 의해 테스트되며, COCO (Common Objects in Context) 데이터 세트를 기반으로 컴퓨터 비전 기능을 개발하는 데 이상적입니다. YOLOv3-v4 프레임 워크의 최신 버전은 프로그램이 실시간으로 실행하는 동안 객체 위치 및 분류 작업을 효율적으로 실행할 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 사전 훈련 된 YOLO 모델을 기업 지향 프로그램에 통합하고 개체 탐지에 비용 효율적인 구성 요소를 구현하고자하는 후원 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

YOLO를 사용하여 개체 탐지에 필요한 필요한 도구와 도서관을 설치하고 설정합니다. 사전 훈련된 YOLO 모델을 기반으로 작동하는 Python 명령 라인 응용 프로그램을 사용자 정의합니다. 다양한 컴퓨터 비전 프로젝트에 대한 사전 훈련 된 YOLO 모델의 프레임 워크를 구현합니다. 개체 탐지에 대한 기존 데이터 세트를 YOLO 형식으로 변환합니다. 컴퓨터 비전 및/또는 깊은 학습을 위한 YOLO 알고리즘의 기본 개념을 이해하십시오.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

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.

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

OpenCV는 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 이미지를 해독하기위한 프로그래밍 기능의 도서관입니다. OpenCV 4은 최신 OpenCV 출시이며 최적화 된 모듈성, 업데이트 된 알고리즘 및 더 많은 것을 제공합니다. OpenCV 4 및 Python, 사용자는 고급 이미지 인식을 위해 이미지와 비디오를 볼 수, 로드 및 분류 할 수 있습니다. 이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 깊은 학습을 위해 Python와 OpenCV 4에서 프로그램하고자하는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로합니다. 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

보기, 로드 및 이미지 및 비디오를 사용하여 분류 OpenCV 4. [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] 깊은 학습 모델을 실행하고 이미지와 비디오에서 영향력있는 보고서를 생성합니다.

코스의 형식

인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

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 .