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  • tensorflow 圖像聚類 內(nèi)容精選 換一換
  • 要關(guān)心底層的技術(shù)。同時(shí),ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向業(yè)務(wù)
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    要求的高價(jià)值數(shù)據(jù)。 您也可以在AI Gallery訂閱或共享數(shù)據(jù)集。AI Gallery的數(shù)據(jù)功能支持?jǐn)?shù)據(jù)集的共享和下載。如果您是買家,可以在AI Gallery數(shù)據(jù)中,查找并下載滿足業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)集。如果您是賣家,可以將自己本地的數(shù)據(jù)集,發(fā)布至AI Gallery中,共享給其他用戶使用。
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  • tensorflow 圖像聚類 相關(guān)內(nèi)容
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    目標(biāo)檢測(cè) 在建筑施工現(xiàn)場(chǎng),基于定制化的圖像識(shí)別目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng),可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)人員是否佩戴安全帽,以降低安全風(fēng)險(xiǎn)。 圖3目標(biāo)檢測(cè)場(chǎng)景 圖像搜索 基于圖像標(biāo)簽的圖像搜索技術(shù),不管用戶輸入關(guān)鍵字,還是輸入一張圖像,都可以快速搜索到想要的圖像。 圖4圖像搜索場(chǎng)景 翻拍識(shí)別 目前只支持華為云系
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  • tensorflow 圖像聚類 更多內(nèi)容
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別服務(wù)-申請(qǐng)開通服務(wù) 圖像識(shí)別服務(wù)-申請(qǐng)開通服務(wù) 時(shí)間:2024-05-21 16:39:11 最新文章 如何一秒變身郵件達(dá)人? WeLink 手機(jī)投影,快人一步 數(shù)字化辦公:和你相關(guān)的We碼小程序,都在這里啦 數(shù)字化辦公:小微,改變你的工作方式 圖引擎服務(wù) 物流配送
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    云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間:2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練,快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶
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    課程目標(biāo) 掌握圖像處理理論和應(yīng)用,具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計(jì)算機(jī)視覺概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開發(fā)者學(xué)堂
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容審核 -圖像應(yīng)用場(chǎng)景 內(nèi)容審核-圖像應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間:2020-09-15 16:28:30 內(nèi)容審核-圖像Moderation(Image),基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案,準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場(chǎng)景等內(nèi)容,識(shí)別快速準(zhǔn)確,幫助企業(yè)降低人力審核成本
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別服務(wù)獲取訪問密匙 圖像識(shí)別服務(wù)獲取訪問密匙 時(shí)間:2020-11-27 09:39:02 本視頻主要為您介紹圖像識(shí)別服務(wù)獲取訪問密鑰的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述: 華為圖像識(shí)別服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用,用戶可使用AK/SK認(rèn)證方式。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 有哪些途徑可以使用圖像搜索的API 有哪些途徑可以使用圖像搜索的API 時(shí)間:2020-09-16 11:33:54 圖像搜索(ImageSearch),即以圖搜圖,華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù),利用特征向量化與搜索能力,幫助客戶從指定圖庫中搜索相同及相似的圖片。
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    技術(shù)。同時(shí),ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習(xí)慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡(jiǎn)單、更方便。 面向不同經(jīng)驗(yàn)的AI開發(fā)者,提供便捷易用的使用流程。例
    來自:專題
    華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-12-09 17:04:48 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究方向之一,包括很多大家耳熟能詳?shù)乃惴?。人工智能技術(shù)可謂構(gòu)建在算法之上,我們需要運(yùn)用算法去實(shí)現(xiàn)我們的想法,因此,想要了解人工
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖引擎服務(wù)與圖像處理有什么區(qū)別 圖引擎服務(wù)與圖像處理有什么區(qū)別 時(shí)間:2020-09-24 15:28:41 圖引擎服務(wù)(Graph Engine Service),是國(guó)內(nèi)首個(gè)商用的、擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國(guó)產(chǎn)分布式原生圖引擎,是針對(duì)以“關(guān)系”為基礎(chǔ)的“圖”結(jié)構(gòu)數(shù)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像搜索服務(wù)ImageSearch:精準(zhǔn)定制化搜索 圖像搜索服務(wù)ImageSearch:精準(zhǔn)定制化搜索 時(shí)間:2020-12-15 09:24:58 圖像搜索( Image Search ):基于領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù),結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景,利用特征向
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用昇騰AI 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 時(shí)間:2020-12-01 15:59:46 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)ind Studio;
    來自:百科
    ECC顯存,帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎,能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景,例如圖片識(shí)別、 語音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別使用SDK操作視頻教程 圖像識(shí)別使用SDK操作視頻教程 時(shí)間:2020-11-17 09:41:40 本視頻主要為您介紹圖像識(shí)別使用SDK操作教程: 場(chǎng)景描述: 華為圖像是被服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用,用戶可以使用AK/SK認(rèn)證方式。
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    了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像,并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎Pytorch,訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像,并使用
    來自:專題
    GPU卡,每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算,支持常見的深度學(xué)習(xí)框架TensorflowCaffe、PyTorchMXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力:網(wǎng)絡(luò)自定義,自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問策略;海量存儲(chǔ),
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    幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。它廣泛用于圖像自動(dòng)打標(biāo)簽、圖像分類、特定物體檢測(cè)、基于圖像內(nèi)容的推薦等場(chǎng)景,可以用于素材管理、推薦、搜索、廣告分發(fā)等。這對(duì)于游戲、社交資訊、音視頻、媒資、電商等產(chǎn)生大量圖像和視頻的行業(yè)來說,無疑是一種極大的便利。 華為云圖像識(shí)別 Image 是一種
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    ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫的,不同的AI框架之間,整體流程是完全相同的,只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見MindSpore官網(wǎng)。
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