基於電腦視覺之物體偵測與辨識

上課地址:工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北) (實際地點依上課通知為準!)

時數:12

起迄日期:2020-03-06~2020-03-13

聯絡資訊:吳意嵐/02-23701111#303

報名截止日:2020-03-04

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2319120045

課程介紹

        109年度『金屬產業智機化提升計畫-機械產業專業人才培訓』補助

十幾年前由美國國防高等研究計劃署(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)舉辦的無人車
Grand Challenge開啟了自動駕駛汽車研發熱潮,近年來各大車廠無不積極發展自駕車技術,
基於電腦視覺之物
體偵測與辨識更是自駕車之核心技術之一
,以色列大廠Mobileye即為本領域中之技術領先者,其它國家包含台
灣也正急起直追發展此技術。本課程首先
將介紹傳統的機器學習物體偵測演算法也就是特徵(Feature)+分類
(Classifier)之手法
並運用到汽車偵測之應用中。

2010年開始,Imagenet所舉辦的大規模視覺辨識競賽( Imagenet Large Scale Visual Recognition
Competition, ILSVRC )
以前所未有的資料量(>1 million)帶起了深度學習(Deep Learning)的熱潮,從2012年開
始,各種不同的卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN),如Alexnet, GoogLenet, VGGResNet
分類器即是此比賽的產物,其圖像分類之能力在2015年正式由ResNet突破了人類判斷的精準度。

近年來,基於CNN之物體偵測亦從Two-StageR-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, 一路進化One-Stage
YOLO(You Only Look Once)SSD( Single Shot Multibox Detector)與其進階版YOLOv2YOLOv3,而這樣的單
CNN即可同時偵測多類(行人、腳踏車、汽車、機車、巴士等)物體。然而這些模型往往需要極為強大的GPU才能
達到即時運算,基於輕、薄、短、小CNN之物體偵測模型(SSD-Mobilenet, SSDLite-MobilenetV2, YOLOv3-
MobilenetV2, Pelee)
之辨識率雖無法達到State-Of-The-Art,但在嵌入式系統上的效能(NVIDIA TX2NVIDIA
Jetson Nano)
已經大略能符合各式物體偵測應用之需求。

2014年,Ian Goodfellow提出了生成式對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN),這種類神經網路
CNN之父Yann Lecun喻為是機器學習領域中,十年來最有趣的想法,本課程將會從其基本概念開始,內容包括
各種GAN模型(Pix2Pix, CycleGAN, UNIT, MUNIT, Pix2Pix HD, Video-to-Video, BigGAN)之差別以及 GAN
如何應用在物體偵測
這個電腦視覺最重要的應用上。
本課程將分別從感測器、開發平台、演算法等角度切入物
體偵測與辨識系統
,並著重在機器學習及深度學習原理之介紹
期待學員能藉由此課程進入視訊監控系統、影
像式先進駕駛輔助系統甚至是自駕車之研發領域。

課程目標

  1. 協助具電腦視覺專長之學員切入視訊監控以及車輛電子領域
  2. 未來可銜接各類程式設計/機器學習/深度學習課程
  3. 協助台灣產業切入先進駕駛輔助系統(ADAS)及自駕車

中堅企業廠商查詢

中堅企業廠商
申請經濟部中堅企業躍升計畫通過者方能使用此資格
詳情請見以下網址
http://www.mittelstand.org.tw/

政府捐助()財團法人
政府捐助(贈
)財團法人名單詳情請見以下網址
http://www.mocs.gov.tw/pages/detail.aspx?Node=1043&Page=4753&Index=2

其他課程資訊

●報名方式:
1.點選課程頁面上方之「線上報名」按鈕進而填寫報名資訊即可。

2.或E-mail至Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它
3.請填妥報名表(附件)傳真至02-23811000。


● 課程洽詢:
02-23701111#303 吳小姐


● 繳費資訊:
(一)ATM轉帳(線上報名):繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!
轉帳後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真或E-mail 吳小姐。
(二)信用卡(線上報名):繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。
(三)銀行匯款(限由公司逕行電匯付款):土地銀行工研院分行,帳號156-005-00002-5(土銀代碼:005)。戶名「財團法人工業技術研究院」, 匯款後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真或E-mail 吳小姐。
(四)即期支票:抬頭「財團法人工業技術研究院」,郵寄至:10047台北市中正區館前路65號7樓 吳小姐 收。
※繳費後請於收據上註明「公司名稱、課程訊息、姓名、聯絡電話」,傳真至產業學院 02-23701111#303 吳小姐 收
 
注意事項:
1.為尊重講師之智慧財產權,恕無法提供課程講義電子檔。
2.學員於每堂課程上課須簽到、下課須簽退

3.本課程經工業局補助,上課學員皆需依工業局規定填寫報名相關資料,且學員出席時數需達課程時數八成以上,方可適用工業局補助;若未符合規定者,則需將其政府補助費用繳回
4.請註明服務機關之完整抬頭,以利開立收據;未註明者,一律開立個人抬頭,恕不接受更換發票之要求。
5.為配合經濟部工業局人培計畫學員電訪作業,結訓學員應配合經濟部工業局培訓後電訪調查。
6.為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,請來電洽詢方完成報名。
7.若報名者不克參加,可指派其他人參加,並於開課前一日通知。
8.因課前教材、講義及餐點之準備,若您不克前來需取消報名,請於開課前三日以EMAIL通知主辦單位聯絡人並電話確認申請退費事宜,逾期將郵寄講義,恕不退費。

敬請您的協助,謝謝!
  

課程資訊

舉辦日期:1090306日、0313日(隔週五),0930~1630(共12小時)

舉辦地點:工研院產業學院  產業人才訓練一部(台北) (實際地點依上課通知為準!)

主辦單位:經濟部工業局
執行單位:工研院產業學院  產業人才訓練一部(台北)

課程大綱

ü  物體偵測及其在生活中各種應用之簡介

ü  影像感測器以及各種影像缺陷簡介

ü  開發平台、辨識率以及量化分析架構簡介

ü  基於機器學習之車輛偵測(運用Haar Wavelet+SVM)簡介

ü  深度學習(Deep Learning)簡介

ü  知名卷積神經網路(CNN)簡介

ü  輕、薄、短、小CNN

(Squeezenet, Shufflenet, Mobilenet, Xception)簡介

ü  卷積神經網路之訓練細節簡介

ü  基於CNN之物體偵測 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)模型簡介

ü  基於單一CNN之物體偵測(YOLO, SSD, YOLOv2, YOLOv3)模型簡介

ü  基於單一輕、薄、短、小CNN之物體偵測 (SSD-Mobilenet, SSDLite-MobilenetV2, YOLOv3-MobilenetV2, Pelee)模型簡介

ü  生成式對抗網路(GAN)簡介

ü  知名GAN模型(Pix2Pix, CycleGAN, UNIT, MUNIT, Pix2Pix HD, Video-to-Video, BigGAN)及其於物體偵測之應用簡介

課程對象

車用影像安全系統技術發展相關人員。

講師簡介

林哲聰   老師
現職: 工研院機械所研究員

學歷: 台灣大學應用力學研究所碩士/清華大學資工系博士候選人

經歷: 工研院機械所副研究員,加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員

   上奇資訊-計算機概論 共同譯者

      2010 伽利略創新大賽 台灣區季軍
   2011 伽利略創新大賽 特別獎(GNSS Living Lab)得主
   2013 伽利略創新大賽 瑞士區冠軍

      2016 日本立命館大學英文演講比賽 清華大學代表

      2017 CVGIP 行人偵測競賽 亞軍

      2017 MOST 生成式對抗網路競賽 佳作

      2018第八屆兩岸清華研究生學術論壇 清華大學代表

      2019 IEEE ICIP Three Minute Thesis Competition (3MT®): Finalist

專長: Computer Vision, Image Processing, Pattern Recognition, Machine Learning, Deep Learning, GPS , Embedded System, iPhone Programming

已於車用影像安全警示系統領域中發表過二十五篇國際論文,十五篇國內論文,以及十三篇專利。

價格

1.一般身分補助 50%每人6,000  原價 NT$12,000,政府補助 NT$6,000,學員自付 NT$6,000

2.特定對象補助 70%每人3,600  原價 NT$12,000,政府補助 NT$8,400,學員自付 NT$3,600

特定對象說明:針對具身心障礙、原住民與低收入戶之人士,報名時出具證明。身心障礙手冊正反面影本、「原住民族身分法」所定原住民身分證明及低收入戶證明之相關證明文件、生活扶助戶(低收入戶)有工作能力者提供縣市政府或鄉鎮(區公所開立之低收入戶身分證明文件或低收入戶卡影本一份,但該證明文件未載明身分證號碼及住址者,應檢附國民身分證正反面影本或戶口名簿影本一份。)

3.中堅企業補助 70%每人3,600元  整原價 NT$12,000,政府補助 NT$8,400,學員自付 NT$3,600
中堅企業說明:屬於經濟部工業局公佈之中堅企業名單(請參考網頁公告附件或來電洽詢),學員報名必須繳交一張公司名片、請公司開立在職證明,課程發票會開立該公司發票。
(以上費用皆已包含講義及教材費。)

相關課程參考

電腦視覺與機器學習技術研習  (點選課名即可連結公告)

課程日期:1090410日、0417日(隔週五),0930~1630(共12小時)

隨著電腦硬體計算效能增強,

影像處理、電腦視覺與機器學習技術逐漸出現在每個人的生活,

深度學習技術更突破了傳統機器學習技術運用在各式問題上的效果。

附件

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