Les formations Computer Vision

YOLOv7 est un modèle de pointe de détection d'objets en temps réel pour les tâches de vision par ordinateur.Cette formation en direct, animée par un instructeur (sur site ou à distance), est destinée aux développeurs, chercheurs et spécialistes des données de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent apprendre à mettre en œuvre la détection d'objets en temps réel à l'aide de YOLOv7.Au terme de cette formation, les participants seront capables de :

Comprendre les concepts fondamentaux de la détection d'objets. Installez et configurez YOLOv7 pour les tâches de détection d'objets. Entraînez et testez des modèles de détection d'objets personnalisés à l'aide de YOLOv7. Intégrez YOLOv7 à d'autres cadres et outils de vision par ordinateur. Résoudre les problèmes courants liés à la mise en œuvre de YOLOv7.

Format du cours

Conférence interactive et discussion. Beaucoup d'exercices et de pratique. Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation du cours

Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Caffe est un cadre d'apprentissage en profondeur conçu pour l'expression, la rapidité et la modularité. Ce cours explore l’application de Caffe tant que cadre d’apprentissage approfondi pour la reconnaissance d’images en prenant comme exemple le MNIST. Public Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation de Caffe tant que cadre. Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:

• comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de Caffe
• effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
• évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
• implémenter une production avancée telle que des modèles d'entraînement, implémenter des couches et se connecter

Marvin est un framework de traitement d'images et de vidéos vidéo extensible, multiplate-forme et à code source ouvert, développé en Java . Les développeurs peuvent utiliser Marvin pour manipuler des images, extraire des fonctionnalités d’images pour des tâches de classification, générer des figures par algorithme, traiter des ensembles de données de fichiers vidéo et configurer l’automatisation du test unitaire. Certaines des applications vidéo de Marvin incluent le filtrage, la réalité augmentée, le suivi d'objets et la détection de mouvement. Dans ce cours en direct animé par un instructeur, les participants apprendront les principes de l'analyse d'images et de vidéos et utiliseront le framework Marvin et ses algorithmes de traitement d'images pour créer leur propre application. Format du cours

• Les principes de base de l'analyse d'images, l'analyse vidéo et le framework Marvin sont d'abord présentés. Les étudiants reçoivent des tâches basées sur des projets qui leur permettent de mettre en pratique les concepts appris. À la fin du cours, les participants auront développé leur propre application à l'aide du framework Marvin et des bibliothèques.

Computer Vision est un domaine qui consiste à extraire, analyser et comprendre automatiquement des informations utiles à partir des médias numériques Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lisibilité Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les bases de la vision par ordinateur au fur et à mesure de la création d'un ensemble d'applications simples de Computer Vision utilisant Python À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les bases de la vision par ordinateur Utiliser Python pour implémenter des tâches Computer Vision Construire son propre système de détection de visage, d'objet et de mouvement Public Programmeurs Python intéressés par Computer Vision Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique. Il utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. Keras est une API de réseaux de neurones de haut niveau permettant un développement et une expérimentation rapides. Il fonctionne sur TensorFlow , CNTK ou CNTK . Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies.
• Utilisez Keras pour construire et former des réseaux de neurones convolutionnels.
• Former un modèle d'apprentissage en profondeur pour différencier les panneaux de signalisation.
• Simulez une voiture entièrement autonome.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

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SimpleCV est un framework open source, c’est-à-dire un ensemble de bibliothèques et de logiciels que vous pouvez utiliser pour développer des applications de vision. Il vous permet de travailler avec les images ou les flux vidéo provenant de webcams, de caméras Kinect, FireWire et IP ou de téléphones mobiles. Il vous aide à créer des logiciels pour que vos différentes technologies non seulement voient le monde, mais le comprennent aussi. Public Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux développeurs souhaitant développer des applications de vision par ordinateur avec SimpleCV.

L'analyse vidéo se réfère à la technologie et aux techniques utilisées pour traiter un flux vidéo. Une application commune serait de capturer et d’identifier les événements vidéo en direct à travers la détection du mouvement, la reconnaissance du visage, la foule et le nombre de véhicules, etc. Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire des modèles de détection d'objets accélérés par matériel et de suivi pour analyser les données vidéo en streaming. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Installer et configurer l’environnement de développement, le logiciel et les bibliothèques nécessaires pour commencer à se développer. Construisez, formez et déployez des modèles d’apprentissage profond pour analyser les feeds vidéo en direct. Identifier, suivre, segmenter et prédire différents objets dans les cadres vidéo. Optimiser la détection d’objets et les modèles de suivi. Déployer une application d’analyse vidéo intelligente (IVA).

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

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YOLO (You Only Look Once) est un algorithme transformé en modèles pré-entraînés pour la détection d’objets. Il est testé par le cadre réseau neurale de Darknet, ce qui le rend idéal pour développer des fonctionnalités de vision informatique basées sur le ensemble de données COCO (objets communs dans le contexte). Les dernières variantes du cadre YOLO, YOLOv3-v4, permettent aux programmes d’exécuter efficacement les tâches de localisation et de classification d’objets tout en fonctionnant en temps réel. Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) vise les développeurs et les scientifiques de données qui souhaitent incorporer des modèles YOLO pré-entraînés dans leurs programmes menés par l'entreprise et mettre en œuvre des composants rentables pour la détection d'objets. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Installer et configurer les outils et bibliothèques nécessaires dans la détection d'objets en utilisant YOLO. Customize Python applications de ligne de commande qui fonctionnent sur la base de modèles YOLO pré-entraînés. Implémenter le cadre des modèles YOLO pré-entraînés pour divers projets de vision informatique. Convertir les données existantes pour la détection d'objets dans le format YOLO. Comprendre les concepts fondamentaux de l’algorithme YOLO pour la vision informatique et/ou l’apprentissage profond.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

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La correspondance de motifs est une technique utilisée pour localiser les motifs spécifiés dans une image. Il peut être utilisé pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiées dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une ligne d'usine ou les dimensions spécifiées d'un composant. Il est différent de " Pattern Recognition " (qui reconnaît les modèles généraux basés sur des collections plus importantes d'échantillons connexes) en ce qu'il dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non.

Format du cours

• Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la correspondance de modèles tel qu'il s'applique à la Machine Vision .

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

OpenCV est une bibliothèque de fonctionnalités de programmation pour déchiffrer des images avec des algorithmes informatiques. OpenCV 4 est la dernière version OpenCV et offre une modularité optimisée, des algorithmes mis à jour et plus encore. Avec OpenCV 4 et Python, les utilisateurs seront en mesure de voir, charger et classifier les images et les vidéos pour la reconnaissance d'image avancée. Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent programmer dans Python avec OpenCV 4 pour l'apprentissage profond. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Voir, charger et classifier les images et les vidéos en utilisant OpenCV 4. Il s’agit de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage. Exécuter des modèles d’apprentissage profond et générer des rapports impactants à partir de images et de vidéos.

Le format du cours

Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.

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Cette formation en ligne, introduite, présente le logiciel, le matériel et le processus stepbystep nécessaires pour construire un système de reconnaissance faciale à partir de zéro La reconnaissance faciale est également connue sous le nom de reconnaissance faciale Le matériel utilisé dans ce laboratoire comprend Rasberry Pi, un module de caméra, des servos (en option), etc Les participants sont responsables de l'achat de ces composants eux-mêmes Le logiciel utilisé comprend OpenCV, Linux, Python, etc À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez Linux, OpenCV et d'autres utilitaires et bibliothèques de logiciels sur un Rasberry Pi Configurez OpenCV pour capturer et détecter les images faciales Comprendre les différentes options pour l'emballage d'un système Rasberry Pi pour une utilisation dans des environnements réels Adapter le système pour une variété de cas d'utilisation, y compris la surveillance, la vérification d'identité, etc Public Développeurs Techniciens en matériel / logiciel Des personnes techniques dans toutes les industries Amateurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Les autres options matérielles et logicielles incluent: Arduino, OpenFace, Windows, etc Si vous souhaitez utiliser l'un d'entre eux, veuillez nous contacter pour organiser .