～ 画像取得技術の基礎、深層学習による画像処理技術、用途に合わせた最適な画像取得技術の応用 ～
・画像取得技術と深層学習を用いた画像処理技術を修得し、画像センシング・画像信号処理に活かすための講座！
・画像取得技術と深層学習による画像処理とその応用技術を修得し、画像認識、物体検出、領域分割、画像復元技術に活かそう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
画像取得技術の基礎と深層学習を用いた画像センシングの応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
一般的なデジタルカメラにおける画像取得技術および画像取得において必要とされる基本的な画像処理技術から説明します。
近年の深層学習の進歩により、深層学習を用いた画像認識、物体検出、領域分割、画像復元などの技術は、カメラ画像処理に新たな可能性をもたらしています。
本セミナーでは、深層学習の概要と深層学習を用いた画像処理について学び、これらの技術の具体的な応用例を紹介します。カメラシステムの基本から深層学習による画像処理の応用まで、幅広い知識を体系的に学ぶことができます。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・画像センシング、画像信号処理、イメージセンサの信号処理に携わる技術者の方 （画像機器、画像処理システム、検査装置、医療機器、スマートフォン、携帯端末、ロボット） |
| 予備知識 | ・上記エンジニアの方であれば、特に必要ありません |
| 修得知識 |
・デジタルカメラにおける画像取得技術に関する基本的な知識 ・深層学習の基礎と深層学習による画像処理技術の基本的な知識 ・カメラに関する画像処理で応用されている深層学習技術についての知識 |
| プログラム |
１．画像取得技術の基礎 （１）．カメラシステムの概要 （２）．レンズと光学系 （３）．イメージセンサ （４）．カメラ画像処理パイプライン ａ．ノイズ除去 ｂ．ホワイトバランス ｃ．デモザイキング
２．深層学習の基礎 （１）．機械学習と深層学習の基本概念 （２）．ニューラルネットワークの基本構造 （３）．畳み込みニューラルネットワーク （４）．Transformerと注意機構
３．深層学習による画像センシング技術 （１）．画像認識 ａ．技術概要 ｂ．代表的なアーキテクチャ（AlexNet、VGG、ResNet） （２）．物体検出 ａ．技術概要 ｂ．代表的なアーキテクチャ（R-CNN、YOLO） （３）．領域分割 ａ．技術概要 ｂ．代表的なアーキテクチャ（SegNet、U－Net） （４）．画像復元 ａ．技術概要 ｂ．代表的なアーキテクチャ（SRCNN、EDSR、SRGAN）
４．環境に合わせた最適な画像取得・画像処理技術の応用 （１）．高解像度化とデジタルズーム （２）．深度推定とボケ効果の再現 （３）．HDR画像の合成 （４）．低照度環境での画像取得 （５）．シーン認識に基づく自動補正 |
| キーワード | カメラ画像処理パイプライン ノイズ除去 ホワイトバランス デモザイキング ニューラルネットワーク ディープラーニング Transformer 物体検出 領域分割 画像復元 高解像度化 深度推定 低照度環境 シーン認識 |
| タグ | 信号処理、センサ、画像 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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