Computer Vision Training Courses

Caffe는 표현, 속도 및 모듈성을 염두에두고 작성된 심층 학습 프레임 워크입니다 이 과정은 MNIST를 예로 들어 이미지 인식을위한 심층적 인 학습 틀로서 Caffe의 적용을 탐구한다 청중 이 과정은 Caffe를 프레임 워크로 활용하는 데 관심이있는 Deep Learning 연구원 및 엔지니어에게 적합합니다 이 과정을 마친 후에는 대표단이 다음을 수행 할 수 있습니다 Caffe의 구조와 전개 메커니즘 이해 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링 교육 모델과 같은 고급 제작 구현, 레이어 및 로깅 구현 .

Marvin is an extensible, cross-platform, open-source image and video processing framework developed in Java. Developers can use Marvin to manipulate images, extract features from images for classification tasks, generate figures algorithmically, process video file datasets, and set up unit test automation.

Some of Marvin's video applications include filtering, augmented reality, object tracking and motion detection.

In this course participants will learn the principles of image and video analysis and utilize the Marvin Framework and its image processing algorithms to construct their own application.

Audience
Software developers wishing to utilize a rich, plug-in based open-source framework to create image and video processing applications

Format of the course
The basic principles of image analysis, video analysis and the Marvin Framework are first introduced. Students are given project-based tasks which allow them to practice the concepts learned. By the end of the class, participants will have developed their own application using the Marvin Framework and libraries.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library : http://opencvorg)는 수백 개의 컴퓨터 비전 알고리즘이 포함 된 오픈 소스 BSDlicensed 라이브러리입니다 청중 이 과정은 컴퓨터 비전 프로젝트에 OpenCV를 활용하려는 엔지니어 및 건축가를 대상으로합니다 .

패턴 일치는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다 캡처 된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재를 결정하는 데 사용할 수 있습니다 (예 : 공장 라인의 결함있는 제품의 예상 레이블 또는 구성 요소의 지정된 치수) 그것은 우리가 찾고있는 것을 구체적으로 지시한다는 점에서 "패턴 인식"(관련 샘플의 더 큰 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식 함)과 다르며 예상 패턴이 존재하는지 여부를 알려줍니다 청중 머신 비전 애플리케이션 개발을 모색하는 엔지니어 및 개발자 제조 엔지니어, 기술자 및 관리자 코스 형식 이 과정은 머신 비전에 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근법, 기술 및 알고리즘을 소개합니다 .

컴퓨터 비전은 디지털 미디어에서 유용한 정보를 자동으로 추출, 분석 및 이해하는 분야입니다 파이썬은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고 레벨 프로그래밍 언어입니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Python을 사용하여 간단한 Computer Vision 응용 프로그램을 작성하면서 Computer Vision의 기본 사항을 학습합니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 컴퓨터 비전의 기본 원리 이해하기 Python을 사용하여 컴퓨터 비전 작업 구현 자신의 얼굴, 대상 및 동작 감지 시스템 구축 청중 컴퓨터 비전에 관심이있는 Python 프로그래머 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 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 .

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 세계를 볼 수있을뿐만 아니라 이해하는 소프트웨어를 만드는 데 도움이됩니다 청중 이 과정은 SimpleCV로 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 개발하려는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다 .