Cursuri Computer Vision

Caffe este un cadru de învățare profund făcut în expresie, viteză și modularitate în minte Acest curs explorează aplicarea Caffe ca cadru de învățare profundă pentru recunoașterea imaginii folosind MNIST ca exemplu Public Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să folosească Caffe ca cadru După finalizarea acestui curs, delegații vor putea: înțelegeți structura și mecanismele de implementare a lui Caffe realizați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii evaluați calitatea codului, efectuați depanarea, monitorizarea să implementeze o producție avansată, cum ar fi modelele de formare, punerea în aplicare a straturilor și logarea .

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) este o bibliotecă BSDlicensed care include câteva sute de algoritmi de vizualizare a calculatorului Public Acest curs este adresat inginerilor și arhitecților care încearcă să utilizeze OpenCV pentru proiecte de viziune pe calculator .

Modelul de potrivire este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specificate în cadrul unei imagini Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specificate într-o imagine capturată, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect dintr-o linie de fabrică sau dimensiunile specificate ale unei componente Este diferită de "recunoașterea modelelor" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane conexe), prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu Public Ingineri și dezvoltatori care doresc să dezvolte aplicații pentru mașini de vizibilitate Ingineri, tehnicieni și manageri de producție Formatul cursului Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii șabloanelor așa cum se aplică la Machine Vision .

Computer Vision este un domeniu care implică extragerea, analizarea și înțelegerea automată a informațiilor utile din mediile digitale Python este un limbaj de programare de nivel înalt renumit pentru sintaxa clară și citirea codului În acest training instruit, participanții vor învăța elementele de bază ale Computer Vision în timp ce parcurg crearea unui set de aplicații Simple Computer Vision folosind Python Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți elementele de bază ale computerului Vision Utilizați Python pentru a implementa sarcinile Computer Vision Construiți propriile sisteme de detectare a feței, obiectului și a mișcării Public Programatorii Python interesați de Computer Vision Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Această instruire instruită live introduce programul software, hardware și pasul treptei necesare pentru a construi un sistem de recunoaștere facială de la zero Recunoașterea facială este cunoscută și ca Recunoașterea feței Hardware-ul folosit în acest laborator include Rasberry Pi, un modul de cameră, servo (opțional), etc Participanții sunt responsabili pentru achiziționarea acestor componente Software-ul folosit include OpenCV, Linux, Python, etc Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați Linux, OpenCV și alte utilitare de software și biblioteci pe un Rasberry Pi Configurați OpenCV pentru captarea și detectarea imaginilor faciale Înțelegeți diferitele opțiuni pentru ambalarea unui sistem Rasberry Pi pentru utilizarea în medii reale Adaptați sistemul pentru o varietate de cazuri de utilizare, inclusiv supravegherea, verificarea identității etc Public Dezvoltatori Tehnicieni de hardware / software Persoane fizice din toate industriile hobbyists Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Alte opțiuni hardware și software includ: Arduino, OpenFace, Windows etc Dacă doriți să utilizați oricare dintre acestea, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

SimpleCV este un framework open source - ceea ce înseamnă că este o colecție de biblioteci și software pe care le puteți utiliza pentru a dezvolta aplicații vizuale Acesta vă permite să lucrați cu imaginile sau fluxurile video care provin de la camere web, camere Kinects, FireWire și IP sau telefoane mobile Vă ajută să construiți software pentru a vă face diferitele tehnologii nu numai să vedeți lumea, ci și să o înțelegeți Public Acest curs este adresat inginerilor și dezvoltatorilor care încearcă să dezvolte aplicații de vizibilitate prin intermediul computerului cu SimpleCV .