Image Analysis Training Courses

Fiji is een opensource-beeldverwerkingspakket dat ImageJ (een beeldverwerkingsprogramma voor wetenschappelijke multidimensionale afbeeldingen) en een aantal plug-ins bundelt voor wetenschappelijke beeldanalyse Tijdens deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze de Fiji-distributie en het onderliggende ImageJ-programma kunnen gebruiken om een ​​beeldanalyseapplicatie te maken Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik Fiji's geavanceerde programmeerfuncties en softwarecomponenten om ImageJ uit te breiden Stik grote 3D-afbeeldingen van elkaar overlappende tegels Update een Fiji-installatie automatisch bij het opstarten met behulp van het geïntegreerde updatesysteem Kies uit een brede selectie scripttalen om oplossingen voor aangepaste beeldanalyse te maken Gebruik de krachtige bibliotheken van Fiji, zoals ImgLib op grote bio-image datasets Implementeer hun applicatie en werk samen met andere wetenschappers aan vergelijkbare projecten Publiek wetenschappers onderzoekers ontwikkelaars Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Marvin is een uitbreidbaar, platformonafhankelijk, open-source raamwerk voor beeld- en videoverwerking dat is ontwikkeld in Java . Ontwikkelaars kunnen Marvin gebruiken om afbeeldingen te manipuleren, functies uit afbeeldingen te extraheren voor classificatietaken, algoritmen cijfers te genereren, gegevensbestanden van videobestanden te verwerken en unit-testautomatisering in te stellen.

Sommige video-applicaties van Marvin omvatten filtering, augmented reality, object-tracking en bewegingsdetectie.

In dit door een instructeur geleide, leren de cursisten de principes van beeld- en video-analyse en gebruiken ze het Marvin Framework en de beeldverwerkingsalgoritmen om hun eigen applicatie te bouwen.

Indeling van de cursus

- De basisprincipes van beeldanalyse, videoanalyse en het Marvin Framework worden voor het eerst geïntroduceerd. Studenten krijgen projectmatige taken waarmee ze de geleerde concepten kunnen oefenen. Tegen het einde van de les hebben de deelnemers hun eigen applicatie ontwikkeld met behulp van het Marvin Framework en bibliotheken.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is een schaalbaar platform voor diep leren, ontwikkeld door Baidu In deze live training met instructeur leren deelnemers PaddlePaddle te gebruiken om diepgaand leren in hun product- en servicetoepassingen mogelijk te maken Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: PaddlePaddle instellen en configureren Stel een Convolutional Neural Network (CNN) in voor beeldherkenning en objectdetectie Een terugkerend neuraal netwerk (RNN) instellen voor sentimentanalyse Stel diepgaand leren op aanbevelingssystemen in om gebruikers te helpen antwoorden te vinden Voorspellen van klikfrequenties (CTR), grootschalige opnamesets classificeren, optische tekenherkenning (OCR) uitvoeren, zoekopdrachten rangschikken, computervirussen detecteren en een aanbevelingssysteem implementeren Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Patroonovereenkomst is een techniek die wordt gebruikt om opgegeven patronen in een afbeelding te vinden. Het kan worden gebruikt om het bestaan van specifieke kenmerken in een vastgelegde afbeelding te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de opgegeven afmetingen van een component. Het verschilt van " Pattern Recognition " (die algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van gerelateerde monsters) omdat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons dan vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.

Indeling van de cursus

- Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonafstemming zoals dit van toepassing is op Machine Vision .

Scilab 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