
Local instructor-led live Computer Vision training courses in България.
Oтзиви от потребители
Обучителят беше много ноу-хау и много отворен за обратна връзка за това какъв темп да премине през съдържанието и темите, които разгледахме. Придобих много от обучението и се чувствам като че ли сега имам добра представа за манипулиране на изображения и някои техники за изграждане на добър набор за обучение за проблем с класификацията на изображенията.
Anthea King - WesCEF
Course: Computer Vision with Python
Machine Translated
информация
Amr Alaa - FAB banak Egypt
Course: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Изучаване на нов език.
FAB banak Egypt
Course: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Технически знания за знание през зна
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Course: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Полезен и добър слушател .. Интерактивен
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Course: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Ахмед беше много интерактивен и нямаше нищо против да отговори на всякакъв вид добре представяне и гладък поток от курса
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Course: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Курсът е много интересен да бъдеш основният фокус на ден
mohamed taher - FAB banak Egypt
Course: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Дискусиите за разширяване на нашите хоризонти
FAB banak Egypt
Course: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Computer Vision Subcategories
Computer Vision Course Outlines
- Разберете основните концепции за откриване на обекти. Инсталирайте и конфигурирайте YOLOv7 за задачи за откриване на обекти. Обучете и тествайте персонализирани модели за откриване на обекти с помощта на YOLOv7. Интегрирайте YOLOv7 с други рамки и инструменти за компютърно зрение. Отстраняване на често срещани проблеми, свързани с внедряването на YOLOv7.
- Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
- За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
- understand Caffe’s structure and deployment mechanisms
- carry out installation / production environment / architecture tasks and configuration
- assess code quality, perform debugging, monitoring
- implement advanced production like training models, implementing layers and logging
- 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.
- Understand the basics of Computer Vision
- Use Python to implement Computer Vision tasks
- Build their own face, object, and motion detection systems
- Python programmers interested in Computer Vision
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- 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.
-
Инсталирайте и конфигурирайте необходимата среда за развитие, софтуер и библиотеки, за да започнете да се развива.
Изградете, обучете и внедрете модели за дълбоко обучение, за да анализирате живите видеоклипове.
Идентифициране, проследяване, сегментиране и прогнозиране на различни обекти в рамките на видео рамки.
Оптимизирайте моделите за откриване и проследяване на обекти.
Разработване на приложение за интелигентна видеоаналитика (IVA).
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
-
Инсталиране и конфигуриране на необходимите инструменти и библиотеки, необходими за откриване на обекти с помощта на YOLO.
Персонализирайте Python приложенията на командната линия, които работят въз основа на предварително обучени модели на YOLO.
Извършване на рамката на предварително обучени YOLO модели за различни проекти за компютърна визия.
Конвертирайте съществуващите набори данни за откриване на обекти в YOLO формат.
Разберете основните концепции на YOLO алгоритъма за компютърна визия и / или дълбоко учене.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
- This course introduces the approaches, technologies and algorithms used in the field of pattern matching as it applies to Machine Vision.
- Install Linux, OpenCV and other software utilities and libraries on a Rasberry Pi.
- Configure OpenCV to capture and detect facial images.
- Understand the various options for packaging a Rasberry Pi system for use in real-world environments.
- Adapt the system for a variety of use cases, including surveillance, identity verification, etc.
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- Other hardware and software options include: Arduino, OpenFace, Windows, etc. If you wish to use any of these, please contact us to arrange.
-
Преглеждайте, зареждайте и класифицирайте изображения и видеоклипове, като използвате OpenCV 4.
В него се изяснява, че в четвърти и четвърти раздел се изяснява, че в него се изяснява.
Извършете модели за дълбоко обучение и генерирайте влиятелни отчети от изображения и видеоклипове.
-
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
-
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Last Updated: