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 este o extensibil, Cross-Platform, Open-Source de imagine și de procesare video cadru dezvoltat în Java. dezvoltatorii pot folosi Marvin pentru a manipula imagini, extrage caracteristici din imagini pentru sarcini de clasificare, generează cifre algoritmic, procesează Seturile de date ale fișierelor video și configurați automatizarea unității de testare.

niște de la Marvin & #39; s vizual cerere a cuprinde filtering, augmentată realitate, obiect Tracking și Deplasare Detection.

în acest instructor-condus, Live curs participanții vor învăța principiile de imagine și video de analiză și de a utiliza Marvin Framework și a imaginii sale algoritmi de procesare pentru a construi propria lor cerere.

format al cursului

- principiile de bază ale analizei imaginilor, analiza video și cadrul Marvin sunt introduse pentru prima dată. Elevilor li se oferă sarcini bazate pe proiecte care le permit să practice conceptele învățate. Până la sfârșitul clasei, participanții își vor fi dezvoltat propria aplicație folosind Marvin Framework și bibliotecile.

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 .

model Matching este o tehnica folosita pentru a localiza tiparele specificate intr-o imagine. Acesta poate fi utilizat pentru a determina existența unor caracteristici specificate într-o imagine capturată, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabrică sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferit de "Pattern recunoașterea" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane conexe), în care aceasta dicteaza în mod specific ceea ce cautam, apoi ne spune dacă modelul de așteptat există sau nu.

format al cursului

- acest curs introduce abordări, tehnologii și algoritmi utilizate în domeniul de potrivire model, deoarece 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 .