YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision Training Cursus
YOLOv7 is een state-of-the-art real-time objectdetectiemodel voor computer vision-taken.
Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars, onderzoekers en datawetenschappers van gemiddeld tot gevorderd niveau die willen leren hoe ze real-time objectdetectie kunnen implementeren met behulp van YOLOv7.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de fundamentele concepten van objectdetectie.
- Installeer en configureer YOLOv7 voor objectdetectietaken.
- Train en test aangepaste objectdetectiemodellen met behulp van YOLOv7.
- Integreer YOLOv7 met andere computer vision frameworks en tools.
- Veelvoorkomende problemen met betrekking tot de implementatie van YOLOv7 oplossen.
Vorm van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.
Opties voor het aanpassen van cursussen
- Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.
Cursusaanbod
Inleiding tot objectdetectie
- Basisprincipes van objectdetectie
- Toepassingen voor objectdetectie
- Metrische gegevens over prestaties voor objectdetectiemodellen
Overzicht van YOLOv7
- YOLOv7 installatie en configuratie
- YOLOv7 architectuur en componenten
- Voordelen van YOLOv7 ten opzichte van andere objectdetectiemodellen
- YOLOv7-varianten en hun verschillen
YOLOv7 Trainingsproces
- Voorbereiding en annotatie van gegevens
- Modelleer training met behulp van populaire deep learning-frameworks (TensorFlow, PyTorch, enz.)
- Vooraf getrainde modellen verfijnen voor aangepaste objectdetectie
- Evaluatie en afstemming voor optimale prestaties
Implementatie van YOLOv7
- Implementatie van YOLOv7 in Python
- Integratie met OpenCV en andere computer vision-bibliotheken
- YOLOv7 implementeren op edge-apparaten en cloudplatforms
Onderwerpen voor gevorderden
- Volgen van meerdere objecten met YOLOv7
- YOLOv7 voor 3D-objectdetectie
- YOLOv7 voor detectie van video-objecten
- YOLOv7 optimaliseren voor real-time prestaties
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Ervaring met Python programmeren
- Inzicht in de basisprincipes van deep learning
- Kennis van de basisprincipes van computer vision
Audiëntie
- Computer vision-ingenieurs
- Onderzoekers op het gebied van machine learning
- Datawetenschappers
- Softwareontwikkelaars
Leveringsopties
PRIVÉGROEPSTRAINING
Onze identiteit draait om het leveren van precies wat onze klanten nodig hebben.
- Pre-cursusgesprek met uw trainer
- Aanpassing van de leerervaring om uw doelen te bereiken -
- Op maat gemaakte overzichten
- Praktische, praktische oefeningen met gegevens / scenario's die herkenbaar zijn voor de cursisten
- Training gepland op een datum naar keuze
- Gegeven online, op locatie/klaslokaal of hybride door experts die ervaring uit de echte wereld delen
Private Group Prices RRP from €6840 online delivery, based on a group of 2 delegates, €2160 per additional delegate (excludes any certification / exam costs). We recommend a maximum group size of 12 for most learning events.
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
OPENBARE TRAINING
Kijk op onze public courses
Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?
opleidingen@nobleprog.com of +31 208 080 666
YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision Training Cursus - Enquiry
YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision - Consultancyaanvraag
Consultancyaanvraag
Reviews (2)
Trainer was zeer deskundig en zeer open voor feedback over het tempo waarmee de inhoud en de onderwerpen die we besproken hebben, doorgegaan moesten worden. Ik heb veel geleerd van de training en voel me nu goed op de hoogte van beeldmanipulatie en enkele technieken voor het opbouwen van een goede trainset voor een beeldclassificatieprobleem.
Anthea King - WesCEF
Cursus - Computer Vision with Python
Automatisch vertaald
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Cursus - Computer Vision with OpenCV
Automatisch vertaald
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Deep Learning for Vision with Caffe
21 UrenCaffe is een diepgaand leerkader gemaakt met expressie, snelheid en modulariteit in het achterhoofd.
Deze cursus onderzoekt de toepassing van Caffe als een diepgaand leerkader voor beeldherkenning met behulp van MNIST als voorbeeld
Publiek
Deze cursus is geschikt voor onderzoekers en ingenieurs van Deep Learning die geïnteresseerd zijn in het gebruik van Caffe als kader.
Na het voltooien van deze cursus kunnen afgevaardigden:
- inzicht in de structuur en implementatiemechanismen van Caffe
- voer installatie / productieomgeving / architectuurtaken en configuratie uit
- codekwaliteit beoordelen, foutopsporing uitvoeren, controleren
- implementeer geavanceerde productie zoals trainingsmodellen, implementatie van lagen en logboekregistratie
AI Facial Recognition Development for Law Enforcement
21 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor wetshandhavers op beginnersniveau die willen overstappen van handmatige gezichtsschetsen naar het gebruik van AI-tools voor het ontwikkelen van gezichtsherkenningssystemen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Begrijp de basisprincipes van kunstmatige intelligentie en Machine Learning.
- Leer de basisprincipes van digitale beeldverwerking en de toepassing ervan in gezichtsherkenning.
- Ontwikkel vaardigheden in het gebruik van AI-tools en -frameworks om gezichtsherkenningsmodellen te maken.
- Doe praktijkervaring op in het maken, trainen en testen van gezichtsherkenningssystemen.
- Begrijp ethische overwegingen en best practices bij het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie.
Fiji: Introduction to Scientific Image Processing
21 UrenFiji is een open-source beeldverwerkingspakket dat ImageJ (een beeldverwerkingsprogramma voor wetenschappelijke multidimensionale beelden) en een aantal plug-ins voor wetenschappelijke beeldanalyse bundelt.
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze de Fiji-distributie en het onderliggende ImageJ-programma kunnen gebruiken om een toepassing voor beeldanalyse te maken.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Gebruik de geavanceerde programmeerfuncties en softwarecomponenten van Fiji om ImageJ uit te breiden
- Naai grote 3D-afbeeldingen van overlappende tegels
- Een Fiji-installatie automatisch bijwerken bij het opstarten met behulp van het geïntegreerde updatesysteem
- Kies uit een brede selectie scripttalen om aangepaste oplossingen voor beeldanalyse te bouwen
- Gebruik de krachtige bibliotheken van Fiji, zoals ImgLib, op grote bioimage-datasets
- Implementeer hun applicatie en werk samen met andere wetenschappers aan soortgelijke projecten
Vorm van de cursus
- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.
Opties voor het aanpassen van cursussen
- Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.
Fiji: Image Processing for Biotechnology and Toxicology
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor onderzoekers en laboratoriumprofessionals van het beginner- tot het intermediate niveau die beelden willen verwerken en analyseren die verband houden met histologische weefsels, bloedcellen, algen en andere biologische monsters.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De Fiji-interface te navigeren en de kernfuncties van ImageJ te gebruiken.
- Wetenschappelijke beelden voor betere analyse voor te verwerken en te verbeteren.
- Beelden kwantitatief te analyseren, inclusief het tellen van cellen en het meten van gebieden.
- Repetitive taken te automatiseren met behulp van macro's en plugins.
- Workflows aan te passen aan specifieke behoeften op het gebied van beeldanalyse in biologisch onderzoek.
Computer Vision with OpenCV
28 UrenOpenCV (Open Source Computer Vision Bibliotheek: http://opencv.org) is een open-source BSD-gelicentieerde bibliotheek die enkele honderden computervisie-algoritmen bevat.
Audiëntie
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en architecten die OpenCV willen gebruiken voor computervisieprojecten
Python and Deep Learning with OpenCV 4
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor software-engineers die willen programmeren in Python met OpenCV 4 voor deep learning.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Bekijk, laad en classificeer afbeeldingen en video's met behulp van OpenCV 4.
- Implementeer deep learning in OpenCV, 4, met TensorFlow en Keras.
- Voer deep learning-modellen uit en genereer impactvolle rapporten op basis van afbeeldingen en video's.
OpenFace: Creating Facial Recognition Systems
14 UrenOpenFace is Python en Torch gebaseerde open-source, real-time gezichtsherkenningssoftware gebaseerd op Google's FaceNet-onderzoek.
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze de componenten van OpenFace kunnen gebruiken om een voorbeeldtoepassing voor gezichtsherkenning te maken en te implementeren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Werk met de componenten van OpenFace, waaronder dlib, OpenVC, Torch en nn4 om gezichtsdetectie, uitlijning en transformatie te implementeren
- Pas OpenFace toe op real-world toepassingen zoals bewaking, identiteitsverificatie, virtual reality, gaming en het identificeren van terugkerende klanten, enz.
Audiëntie
- Ontwikkelaars
- Datawetenschappers
Vorm van de cursus
- Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening
Pattern Matching
14 UrenPattern Matching is een techniek die wordt gebruikt om gespecificeerde patronen in een afbeelding te lokaliseren. Het kan worden gebruikt om het bestaan van gespecificeerde kenmerken in een vastgelegd beeld te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de gespecificeerde afmetingen van een onderdeel. Het verschilt van "Pattern Recognition" (dat algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van verwante monsters) in die zin dat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons vervolgens vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.
Vorm van de cursus
- Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonherkenning zoals dat van toepassing is op Machine Vision.
Computer Vision with Python
14 UrenComputer Vision is een veld dat betrekking heeft op het automatisch extraheren, analyseren en begrijpen van nuttige informatie uit digitale media. Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid van de code.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basis van Computer Vision terwijl ze stap voor stap stappen zetten bij het maken van een set eenvoudige Computer Vision applicaties met behulp van Python.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- De basisprincipes van Computer Vision begrijpen
- Python gebruiken om Computer Vision taken te implementeren
- Hun eigen systemen voor gezichts-, object- en bewegingsdetectie bouwen
Audiëntie
- Python programmeurs die geïnteresseerd zijn in Computer Vision
Vorm van de cursus
- Deels lezing, deels discussie, oefeningen en veel praktische toepassing
Raspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition
21 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur introduceert de software, hardware en het stapsgewijze proces die nodig zijn om een gezichtsherkenningssysteem vanaf nul op te bouwen. Gezichtsherkenning wordt ook wel Face Recognition genoemd.
De hardware die in dit lab wordt gebruikt, omvat Rasberry Pi, een cameramodule, servo's (optioneel), enz. Deelnemers zijn zelf verantwoordelijk voor de aanschaf van deze componenten. De gebruikte software omvat OpenCV, Linux, Python, enz.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Installeer Linux, OpenCV en andere softwarehulpprogramma's en bibliotheken op een Rasberry Pi.
- Configureer OpenCV om gezichtsopnamen vast te leggen en te detecteren.
- Begrijp de verschillende opties voor het verpakken van een Rasberry Pi-systeem voor gebruik in real-world omgevingen.
- Pas het systeem aan voor een verscheidenheid aan gebruiksscenario's, waaronder bewaking, identiteitsverificatie, enz.
Vorm van de cursus
- Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening
Notitie
- Andere hardware- en software-opties zijn onder meer: Arduino, OpenFace, Windows, enz. Als u een van deze wilt gebruiken, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
Scilab
14 UrenScilab is een goed ontwikkelde, gratis en open-source taal op hoog niveau voor wetenschappelijke gegevensmanipulatie. De centrale datastructuur wordt gebruikt voor statistieken, grafische afbeeldingen en animaties, simulatie, signaalverwerking, fysica, optimalisatie en meer, en is de matrix, die vele soorten problemen vereenvoudigt in vergelijking met alternatieven zoals FORTRAN en C-derivaten. Het is compatibel met talen zoals C, Java en Python , waardoor het geschikt is als aanvulling op bestaande systemen.
In deze door instructeurs geleide training leren deelnemers de voordelen van Scilab vergelijking met alternatieven zoals Matlab, de basisprincipes van de Scilab syntaxis en enkele geavanceerde functies, en een interface met andere veelgebruikte talen, afhankelijk van de vraag. De cursus wordt afgesloten met een kort project gericht op beeldverwerking.
Aan het einde van deze training hebben de deelnemers inzicht in de basisfuncties en enkele geavanceerde functies van Scilab en beschikken ze over de middelen om hun kennis te blijven uitbreiden.
Publiek
- Gegevenswetenschappers en ingenieurs, vooral met interesse in beeldverwerking en gezichtsherkenning
Formaat van de cursus
- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en intensieve praktijkoefening, met een eindproject
Computer Vision with SimpleCV
14 UrenSimpleCV is een open source framework, wat betekent dat het een verzameling bibliotheken en software is die je kunt gebruiken om vision-applicaties te ontwikkelen. Hiermee kunt u werken met de afbeeldingen of videostreams die afkomstig zijn van webcams, Kinects, FireWire- en IP-camera's of mobiele telefoons. Het helpt u software te bouwen om uw verschillende technologieën niet alleen de wereld te laten zien, maar ook te begrijpen.
Audiëntie
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die computer vision-toepassingen willen ontwikkelen met SimpleCV.
Vision Builder for Automated Inspection
35 UrenDit door een instructeur geleide live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op professionals met middelmatige kennis die Vision Builder AI willen gebruiken om geautomatiseerde inspectiesystemen te ontwerpen, implementeren en optimaliseren voor SMT (Surface-Mount Technology) processen.
Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat:
- Geautomatiseerde inspecties op te zetten en te configureren met Vision Builder AI.
- Hoge-kwaliteitsafbeeldingen verkrijgen en voorbereiden voor analyse.
- Logica-gebaseerde beslissingen implementeren voor defectendetekting en procesvalidatie.
- Inspectierapporten genereren en systeemprestaties optimaliseren.