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OpenCV研讨班:使用OpenCV部署深度学习算法

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发表于 2019-5-26 13:30:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
OpenCV研讨班
主题:使用OpenCV部署深度学习算法
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。

日期与时间
2019年5月18日(星期六) 9:00-18:00

地点
深圳市南山区朗山酒店4层 朗逸厅
地址:广东省深圳市南山区西丽朗山路8号

日程
9:00-9:45
题目:Taking the Red Pill: AI, Robotics and the Nature of the Mind
报告人:Gary Bradski(OpenCV创始人,《Learning OpenCV》作者)


In the process of developing a robot, you will end up explicitly or implicitly creating a robot brain that has an internal causal model of the external world in which the robot represents a model of itself for planning action and resolving conflicts. These models are inherently and mathematically incomplete. It is the same with humans. In fact, it is the same with all of biology. I’ll review some technical and biological examples of brains and AI and then discuss the mind blowing implications of this for our own minds and its ultimate implications for technology and humanity. Bring your medications, it’s a mind warping journey!
在开发机器人的过程中,无论是否有意,您最终将创建一个机器人大脑。该机器人大脑具有外部世界的内部因果模型,使机器人可以规划行动和解决冲突。跟人类一样, 这些模型在数学上是不完备的。 其实所有的生物也是数学上不完备的。 在报告中我将回顾一些关于大脑和人工智能的技术和生物学例子,然后讨论这对我们自己的思想及其对技术和人性的最终影响的令人兴奋的含义。 这是一个颠覆思维的报告!

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)

slides-dmitryDOWNLOAD

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

报告人简介
Gary Bradski, PhD, is a leading entrepreneur and researcher in computer vision and machine learning. With Vadim Pisarevsky he co-founded and is CEO of the most popular computer vision library in the world: OpenCV http://opencv.org/. He organized the computer vision team for Stanley, the autonomous car that won the $2M DARPA Grand Challenge which in turn kicked off the autonomous driving industry. Gary served as a visiting Professor at Stanford University Computer Science department for seven years. He helped develop one of the first Video Search startups, VideoSurf, that sold to Microsoft in 2011. He founded Industrial Perception Inc. which sold to Google in 2013 and he created the Silicon Valley office of Magic Leap. He serves on the boards and advisory boards of over a dozen startups. Currently, he is Co-founder/CTO of Arraiy.com located in Palo Alto.

Vadim Pisarevsky has graduated from Nizhniy Novgorod State University with Master degree in Applied Math. Since 2000 he has been working for Intel corporation for 8 years as OpenCV team lead, then he became a principal engineer at Itseez, and worked there for another 8 years on OpenCV and other computer vision projects, and then got back to Intel for another 2.5 years as OpenCV team lead. His professional interests are in algorithm development, performance optimization and functional programming areas.

于仕琪 博士, 深圳大学计算机与软件学院副教授,OpenCV中文网站创建者,libfacedetection开源人脸检测库创建者。 2002年毕业于浙江大学竺可桢学院,获计算机科学与技术学士学位;2007年毕业于中国科学院自动化研究所,获模式识别与智能系统博士学位。自2007年12月至2010年9月在中科院深圳先进技术研究院,历任助理研究员和副研究员。2010年10月至在深圳大学计算机与软件学院,任副教授。主要研究方向为计算机视觉中的物体检测与识别,人体运动分析等。

Dmitry Kurtaev was born in Nizhny Novgorod city in Russia. He has graduated from Nizhny Novgorod State University with Bachelor’s degree of Computer Science and Applied Mathematics. Has has started his career at Itseez computer vision startup, working on iris identification. In 2016, together with Itseez, he joined Intel corporation, and now he is the main developer of Deep Learning module in OpenCV.

周兆靖 硕士,英特尔公司边缘与物联网开发部门(EIDE)视觉应用工程师。2017年毕业于南开大学人工智能学院,获智能科学与技术工学学士学位;2019年毕业于英国谢菲尔德大学自动控制工程学院,获先进控制系统工程硕士学位。2018年至今在英特尔公司从事视觉应用工程师,主要研究方向是计算机视觉工具部署,以及视觉算法优化等。

注册费
【报名已满,不再接收报名】 通过淘宝注册,人数限80人,先到先得,额满为止。 淘宝链接:
https://item.taobao.com/item.htm?id=593007822907

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,否则不接收现场注册)
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
赞助单位

英特尔(中国)有限公司

深圳市杉川机器人有限公司
可关注微信公众号第一时间获取活动更新
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发表于 3 天前 | 显示全部楼层
什么时候在南京能够有活动呀,深圳太远了
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