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標(biāo)簽 視頻 OCR 識別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識別精度高,支持實(shí)時(shí)識別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽來自:百科次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來提取特征,不同層的輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出的不同尺度的特征,上一層的輸出作為下一層的輸入,層層連接構(gòu)成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 1994年,Yann LeCun發(fā)布了結(jié)合反向傳播的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) LeNet, 其來自:百科
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網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員 需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義與發(fā)展;熟悉深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要“部件”;熟來自:百科針對高層住宅、商業(yè)樓宇,為了禁止電瓶車進(jìn)入,減小因?yàn)殡娖寇嚻鸹饘?dǎo)致的火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn),本算法通過實(shí)時(shí)監(jiān)測電梯內(nèi)的攝像頭畫面,方便樓宇管理人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)電瓶車,提高管理效率。 核心功能: 單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測、抓拍檢測電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過使用大量實(shí)際場景圖片訓(xùn)練得到的模來自:云商店
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、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測,準(zhǔn)確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識別可來自:百科
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