コンピュータビジョンのトレーニングコース | Computer Visionのトレーニングコース

SimpleCVはオープンソースのフレームワークです。つまり、ビジョンアプリケーションを開発するために使用できるライブラリとソフトウェアのコレクションです。それはあなたがウェブカメラ、Kinects、FireWireとIPカメラ、または携帯電話から来る画像やビデオストリームを扱うことを可能にします。それはあなたがあなたの様々な技術が世界を見るだけでなくそれを理解するようにするためにソフトウェアを構築するのを助けます。

観客

このコースは、SimpleCVを使用してコンピュータビジョンアプリケーションを開発しようとしているエンジニアおよび開発者を対象としています。

Caffeは表現力、スピード、そしてモジュール性を念頭に置いて作られた深い学習の枠組みです。

このコースでは、例としてMNISTを使用して、画像認識のためのディープラーニングフレームワークとしてのCaffeの適用を探ります。

観客

このコースは、 Caffeをフレームワークとして利用することに興味のあるDeep Learning研究者やエンジニアに適しています。

このコースを修了すると、参加者は次のことができるようになります。

- Caffeの構造と展開メカニズムを理解する
- インストール/本番環境/アーキテクチャのタスクと設定を実行する
- コード品質の評価、デバッグの実行、監視
- トレーニングモデル、レイヤの実装、ロギングなどの高度なプロダクションの実装

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 instructor-led, live 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.

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.

コンピュータビジョンは、デジタルメディアから有用な情報を自動的に抽出、分析、理解することを含むフィールドです。Python は、その明確な構文とコード readibility のための有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用した単純なコンピュータビジョンアプリケーションのセットの作成をステップとして、コンピュータビジョンの基本を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- コンピュータビジョンの基本を理解する
- Python を使用してコンピュータビジョンタスクを実装する
- は、独自の顔、オブジェクト、およびモーション検出システムを構築する

観客

- Python プログラマは、コンピュータビジョン
に興味を持って コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to build a self-driving car 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.

ビデオ分析は、ビデオストリームを処理するために使用される技術とテクニックを指します。 一般的なアプリケーションは、動き検出、顔認識、群衆、車両数などを通じてライブビデオイベントを捕獲および特定することです。

このインストラクターによるライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、ストリーミングビデオデータを分析するためにハードウェアによるオブジェクト検出とトラッキングモデルを構築したい開発者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

開発を開始するために必要な開発環境、ソフトウェア、図書館をインストールして設定します。 ビデオフィードを分析するために、深い学習モデルを構築、トレーニング、および実装します。 特定、トラック、セグメント、ビデオフレーム内の異なるオブジェクトを予測します。 オブジェクト検出およびトラッキングモデルを最適化します。 インテリジェント・ビデオ・アナリティクス(IVA)アプリケーションを導入

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。

YOLO(You Only Look Once)は、オブジェクト検出のための事前に訓練されたモデルに変換されたアルゴリズムです。 それはDarknet神経ネットワークフレームワークによってテストされており、コンピュータビジョン機能をCOCO(コンテキストにおける共通のオブジェクト)データセットに基づいて開発するのに最適です。 YOLOフレームワークの最新のバージョン、YOLOv3-v4は、プログラムがリアルタイムで実行する間にオブジェクトの位置と分類作業を効率的に実行することができます。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンサイド)は、事前に訓練されたYOLOモデルを企業向けのプログラムに組み込んで、オブジェクト検出のためのコスト効率的なコンポーネントを実施したい背景開発者やデータ科学者に向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

YOLO を使用してオブジェクト検出に必要な必要なツールやライブラリをインストールして設定します。 コマンドラインのアプリケーションをカスタマイズし、YOLOの事前に訓練されたモデルに基づいて動作します。 さまざまなコンピュータビジョンプロジェクトのための事前に訓練されたYOLOモデルの枠組みを実施します。 オブジェクト検出のための既存のデータセットをYOLO形式に変換します。 コンピュータビジョンおよび/または深い学習のためのYOLOアルゴリズムの基本的な概念を理解する。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。

パターンマッチングは、画像内の指定されたパターンを見つけるために使用される手法です。これを使用して、取り込まれた画像内の指定された特性、たとえば工場ラインの不良品に表示されるラベル、またはコンポーネントの指定された寸法などを判断できます。 「 Pattern Recognition 」（関連するサンプルのより大きなコレクションに基づいて一般的なパターンを認識する）とは異なります。これは、探しているものを明確に示し、期待されるパターンが存在するかどうかを判断するためです。

コースの形式

- このコースでは、 Machine Visionに適用されるパターンマッチングの分野で使用されるアプローチ、テクノロジ、およびアルゴリズムを紹介します。

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

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、最初から顔認識システムを構築するために必要なソフトウェア、ハードウェア、およびステップバイステップのプロセスを紹介します。顔面認識は顔認識としても知られています。

この実習で使用するハードウェアには、ラズベリー Pi、カメラモジュール、サーボ (オプション) などがあります。参加者は、これらのコンポーネント自体を購入する責任があります。使用されるソフトウェアには、OpenCV、Linux、Python などが含まれています

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、ラズベリー Pi に Linux、OpenCV、およびその他のソフトウェアユーティリティとライブラリをインストールします。
- をキャプチャし、顔の画像を検出する OpenCV を設定します。
- は、実際の環境で使用するためにラズベリー Pi システムをパッケージングするためのさまざまなオプションを理解しています。
- は、監視、身元確認など、さまざまな使用例に合わせてシステムを適応させます

観客

- 開発者
- ハードウェア/ソフトウェア技術者
全産業における - 技術者
- 愛好家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- その他のハードウェアおよびソフトウェアのオプションが含まれます: Arduino、OpenFace、窓、など。あなたがこれらのいずれかを使用したい場合は、手配するために私達に連絡してください。

OpenCVは、コンピュータアルゴリズムで画像を解読するためのプログラミング機能の図書館です。 OpenCV 4 は最新の OpenCV リリースであり、最適化されたモジュラリティ、更新されたアルゴリズム、およびその他を提供しています。 OpenCV 4 と [0 で、ユーザーは、高度な画像認識のために画像やビデオを表示、アップロード、分類することができます。

このインストラクター指導、ライブトレーニング(オンラインまたはオンライン)は、深い学習のためにプログラムしたいソフトウェアエンジニアに向けられています。

このトレーニングの終了後、参加者は:

画像やビデオを表示、充電、分類する OpenCV 4 を使用します。 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 〔4〕 深い学習モデルを実行し、画像やビデオから影響力のあるレポートを生成します。

コースの形式

インタラクティブな講義と議論 たくさんの練習や実践。 ライブラボ環境でのハンドオン実装

コースカスタマイズオプション

このコースのためのカスタマイズされたトレーニングを要求するには、私たちに連絡して整理してください。