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

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

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

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。

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.

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。

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.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.

By the end of this training, participants will be able to:

- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at developers who wish to build hardware-accelerated object detection and tracking models to analyze streaming video data.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure the necessary development environment, software and libraries to begin developing.
- Build, train, and deploy deep learning models to analyze live video feeds.
- Identify, track, segment and predict different objects within video frames.
- Optimize object detection and tracking models.
- Deploy an intelligent video analytics (IVA) application.

This instructor-led, live training in 日本 (online or onsite) is aimed at back-end developers and data scientists who wish to incorporate pre-trained YOLO models into their enterprise-driven programs and implement cost-effective components for object-detection.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure the necessary tools and libraries required in object detection using YOLO.
- Customize Python command-line applications that operate based on YOLO pre-trained models.
- Implement the framework of pre-trained YOLO models for various computer vision projects.
- Convert existing datasets for object detection into YOLO format.
- Understand the fundamental concepts of the YOLO algorithm for computer vision and/or deep learning.