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OpenCV研讨班 :使用OpenCV部署深度学习算法

  • 2019.4.30
  • 活动
OpenCV是被广泛使用的计算机视觉库,最新的OpenCV中实现了高效的CNN前向网络,可以使深度学习算法能够在CPU上高效运行,摆脱对GPU的依赖。 本次研讨班的报告人皆是OpenCV权威。其中Gary Bradski 是OpenCV发起人及OpenCV Foundation负责人,曾著有《Learning OpenCV》一书。Vadim Pisarevsky是OpenCV开发团队负责人,十几年来他一直领导OpenCV的开发。Dmitry Kurtaev是OpenCV开发团队核心成员,在CNN深度学习方面经验丰富;于仕琪副教授于2006年创建OpenCV中文网站并一直维护到现在,并开源了人脸检测算法libfacedetection;周兆靖是Intel的资深工程师,在算法加速方面经验丰富。

OpenCV是被广泛使用的计算机视觉库,最新的OpenCV中实现了高效的CNN前向网络,可以使深度学习算法能够在CPU上高效运行,摆脱对GPU的依赖。

本次研讨班的报告人皆是OpenCV权威。其中Gary Bradski 是OpenCV发起人及OpenCV Foundation负责人,曾著有《Learning OpenCV》一书。Vadim Pisarevsky是OpenCV开发团队负责人,十几年来他一直领导OpenCV的开发。Dmitry Kurtaev是OpenCV开发团队核心成员,在CNN深度学习方面经验丰富;于仕琪副教授于2006年创建OpenCV中文网站并一直维护到现在,并开源了人脸检测算法libfacedetection;周兆靖是Intel的资深工程师,在算法加速方面经验丰富。

 

日程

9:00-9:45

题目:Robot Brain and OpenCV Foundation(暂定)
报告人:Gary Bradski(OpenCV创始人,《Learning OpenCV》作者)

报告内容简介待定

9:45-10:45

题目:OpenCV 4: Programming Techniques
报告人:Vadim Pisarevsky(OpenCV开发团队负责人)

 The talk will cover new functionality and optimizations that have been added in OpenCV 4.0 and just released 4.1. We will also discuss coding practices and low-level API that OpenCV team and the community use to implement robust and efficient algorithms.
这个报告将介绍OpenCV4.0和新发布的OpenCV4.1中的新功能和新的优化。报告中也会介绍OpenCV团队和社区用来实现稳定且高效的算法的代码和底层API。

10:45-11:15

茶歇

11:15-12:00

题目:快速人脸检测算法设计与实现
报告人:于仕琪(深圳大学副教授,OpenCV中文社区负责人, 
libfacedetection 作者)

本次报告将介绍人脸检测技术的发展历程,对已有的算法进行一个简单的总结。然后介绍开源的libfacedetection的设计和实现。主要内容有如何设计一个快速的CNN人脸检测器,以及libfacedetection中如何实现。通过这个报告,你可以了解如何设计和实现一个工业应用级的算法。libfacedetection的网址为 

https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection

12:00-14:00

午餐
注:参会人员自行解决午餐,活动不提供午餐

14:00-15:00

题目:Intel Distribution of OpenVINO Toolkit–Relating Optimized CV Library for OpenCV
报告人:周兆靖(英特尔资深应用工程师)

在这个环节中,英特尔资深应用工程师将为大家带来英特尔最新的计算机视觉工具OpenvVINO以及云端开发平台Devcloud. OpenVINO作为英特尔的分布式视觉解决方案,致力于通过优化深度学习中的推理部分,实现相较于传统推理方式的性能提升,同时提供Developer针对英特尔硬件平台一次开发跨平台部署的便利和能力(CPU、Intel GPU、VPU、FPGA)。DevCloud是基于云端的不同硬件,提供开发者一个多硬件的适配环境, 只需使用浏览器进行登录,便可以顺畅使用英特尔的各种CPU和VPU在网页的代码编辑器中进行测试与开发。

15:00-17:00

题目:Deep learning in OpenCV
报告人:Dmitry Kurtaev (OpenCV开发团队核心成员,负责深度学习)

During this session you will know how a library of traditional computer vision uses achievements of deep learning era and what benefits it may propose to own users. We’ll cover the most interesting use cases of enabling deep learning networks in OpenCV and review applications written in C++/Python/Java/JavaScript languages. You’ll know how to boost efficiency of deep learning deployment on Intel’s CPUs, GPUs and Intel Movidius VPUs using Intel’s Inference Engine backend.
在这个报告中,你将了解到这个传统计算机视觉的工具在深度学习时代的新功能,以及用户使用OpenCV的收益。报告中将会介绍一些使用OpenCV运行深度学习网络的有趣例子,以及使用 C++/Python/Java/JavaScript 语言编写的计算机视觉应用。同时,你还会了解到如何使用Intel的CPU、GPU和Movidius VPU提升前向网络的效率。

17:00-18:00

实际操作练习(请携带笔记本电脑,并安装OpenCV4.0及更新版本)

在这个动手环节中,英特尔资深应用工程师将通过案例应用操作带您快速上手OpenVINO和DevCloud平台,为今后的实际运用打下基础

注册费

通过淘宝注册,人数限80人,先到先得,额满为止。 淘宝链接: 
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2019年5月16日及之前注册
  • 注册费:100元;

  • 学生注册费:50元(参加时请携带学生证)

  • 前10名报名特惠:0.01元

2019年5月18日现场注册(如人数未满;如满则不接收现场注册)
  • 注册费:800元(注:学生无优惠)

组织单位

  • 深圳市人工智能与机器人研究院 (Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society)

  • OpenCV中文社区