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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別python 內(nèi)容精選 換一換
  • DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類(lèi)別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來(lái)解釋說(shuō)明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。
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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(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)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
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別python 相關(guān)內(nèi)容
  • Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力,通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU,即Neural-network Processing Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器。 在維基百科中,NPU這個(gè)詞條被直接指向了“人工智能加速器”,釋義是這樣的:
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    算引擎由開(kāi)發(fā)者進(jìn)行自定義來(lái)完成所需要的具體功能。 通過(guò)流程編排器的統(tǒng)一調(diào)用,整個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用一般包括四個(gè)引擎:數(shù)據(jù)引擎,預(yù)處理引擎,模型推理引擎以及后處理引擎。 1、數(shù)據(jù)引擎主要準(zhǔn)備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的數(shù)據(jù)集(如MNIST數(shù)據(jù)集)和進(jìn)行相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理(如圖片過(guò)濾等),作為后續(xù)計(jì)算引擎的數(shù)據(jù)來(lái)源。
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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別python 更多內(nèi)容
  • 時(shí)間:2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型,尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型,都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的,從2015年開(kāi)始,學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè),為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。
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    一對(duì)邊緣應(yīng)用進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 豐富的邊緣AI算法 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣,例如 人臉識(shí)別 、車(chē)輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 可以將華為云AI的能力延伸到邊緣,例如人臉識(shí)別、車(chē)輛識(shí)別、周界入侵、文字識(shí)別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同
    來(lái)自:專(zhuān)題
    時(shí)間:2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中,算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎(Tensor Boost Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫(xiě)的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供
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    刷卡系統(tǒng)會(huì)留下記錄,同時(shí)安防監(jiān)控也會(huì)拍下通過(guò)人的相片,推送給預(yù)先設(shè)置的監(jiān)護(hù)人,比喻老師和家長(zhǎng),保證學(xué)生的出入安全。 人臉識(shí)別閘機(jī)通道子系統(tǒng) 人臉識(shí)別閘機(jī)通過(guò)人臉識(shí)別機(jī)和傳統(tǒng)閘機(jī)相結(jié)合的模式,閘機(jī)通道系統(tǒng)在管理控制原理上與門(mén)禁系統(tǒng)類(lèi)似,也是用于控制人員授權(quán)通過(guò)場(chǎng)所。與門(mén)禁系統(tǒng)不同的
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    -JPEGD模塊對(duì)JPEG格式的圖片進(jìn)行解碼,將原始輸入的JPEG圖片轉(zhuǎn)換成YUV數(shù)據(jù),對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。 -JPEG圖片處理完成后,需要用JPEGE編碼模塊對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行JPEG格式還原,用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理輸出數(shù)據(jù)的后處理。 -當(dāng)輸入圖片格式為PNG時(shí),需要調(diào)用PNGD解碼
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    識(shí)別準(zhǔn)確率高 華為云 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字 采用最新一代 語(yǔ)音識(shí)別 技術(shù),基于DNN(深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))技術(shù),大大提高了抗噪性能,使識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提升 識(shí)別速度快 華為云語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字把語(yǔ)言模型,詞典和聲學(xué)模型統(tǒng)一集成為一個(gè)大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)在工程上進(jìn)行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識(shí)別速度在業(yè)內(nèi)處領(lǐng)先地位
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于昇騰 彈性云服務(wù)器 的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)(Python) 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)(Python) 時(shí)間:2020-12-01 15:31:03 實(shí)驗(yàn)配置了AI1開(kāi)發(fā)環(huán)境和典型樣例指導(dǎo)書(shū),供您選擇感興趣的案例完成應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求
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    智慧園區(qū) 便捷預(yù)約:結(jié)合Welink等APP可隨時(shí)隨地一鍵預(yù)約。訪客和業(yè)主都可以預(yù)約 智能啟動(dòng):會(huì)議前提前啟動(dòng)空調(diào)、燈光、窗簾等。 人臉識(shí)別人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)智能簽到,自動(dòng)開(kāi)門(mén)等。 智能投票:支持多種投屏,手機(jī)電腦無(wú)線投屏,免除有線接入和各種轉(zhuǎn)接頭煩惱。 在線會(huì)議:支持遠(yuǎn)程會(huì)議,遠(yuǎn)在世界各地也能身臨其境。
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    圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補(bǔ)零操作,VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分,再將這部分進(jìn)行補(bǔ)零操作,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程中保留邊緣的特征信息。補(bǔ)零操作需要用到上、下、左、右四個(gè)填充尺寸,在補(bǔ)零區(qū)域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充,最后得到可以直接計(jì)算的補(bǔ)零后圖像。
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    通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開(kāi)放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺(jué)基元屬性感知
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    規(guī)則引擎指設(shè)置對(duì)設(shè)備Topic的訂閱規(guī)則,以獲取所需的設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)。LINK獲取的設(shè)備消息數(shù)據(jù)可以發(fā)送給其他服務(wù)消費(fèi),例如人臉識(shí)別閘機(jī)場(chǎng)景中,設(shè)備獲取到的人臉信息有LINK收集,然后發(fā)送給人臉識(shí)別服務(wù)進(jìn)行比對(duì)識(shí)別。包含設(shè)備聯(lián)動(dòng)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)兩種類(lèi)型。 設(shè)備聯(lián)動(dòng) 設(shè)備聯(lián)動(dòng)指通過(guò)條件觸發(fā),基于預(yù)設(shè)的規(guī)則,引
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    視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 人工智能 機(jī)器視覺(jué) 商品介紹 電瓶車(chē)起火事件時(shí)有發(fā)生,為保證樓宇公共安全,禁止電瓶車(chē)進(jìn)入,該產(chǎn)品采用AI智能算法,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)電瓶車(chē)檢測(cè)功能。 電梯內(nèi)電瓶車(chē)檢測(cè)商品介紹: 應(yīng)用場(chǎng)景: 隨著電瓶車(chē)越來(lái)越受歡迎,電瓶車(chē)起火事件也時(shí)有發(fā)生。特別當(dāng)
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    類(lèi)、基于場(chǎng)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(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),準(zhǔn)確識(shí)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)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(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識(shí)別
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    華為企業(yè)人工智能高級(jí)開(kāi)發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱(chēng)縮寫(xiě) 手機(jī)號(hào)所屬的國(guó)家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說(shuō)明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國(guó)家碼對(duì)照表:DR2:亞非拉(新加坡) 國(guó)家(或地區(qū))碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請(qǐng)求消息 國(guó)家碼和地區(qū)碼 解析線路類(lèi)型:地域線路細(xì)分(全球)
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    簽 視頻 OCR 識(shí)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(chǎng)景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)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(shí)別精度高,支持實(shí)時(shí)識(shí)別與檢測(cè) 簡(jiǎn)單易用 提供符合RESTful的API訪問(wèn)接口,使用方便,用戶(hù)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層
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    像識(shí)別、 OCR文字識(shí)別 、人臉識(shí)別、視頻識(shí)別等前沿AI技術(shù)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、系統(tǒng)、完整的了解多項(xiàng)前沿AI技術(shù)理論; 2、學(xué)習(xí)華為云AI服務(wù)的功能和特點(diǎn); 3、基于華為云AI技術(shù)進(jìn)行開(kāi)發(fā)實(shí)操。 課程大綱 第1章 WEEK1 人臉識(shí)別 圖像識(shí)別 第2章 WEEK2
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    AI應(yīng)用:利用人臉識(shí)別、視頻分析服務(wù)實(shí)現(xiàn)智慧園區(qū)應(yīng)用。 智慧城市安防 VIS高效收集和傳輸城市安防產(chǎn)生的大量視頻流數(shù)據(jù),持久化存儲(chǔ),并與視頻分析服務(wù)對(duì)接,實(shí)現(xiàn)快速分析處理。 多協(xié)議支持:通過(guò)GB28181協(xié)議實(shí)現(xiàn)攝像設(shè)備管理、視頻流收集傳輸。 AI應(yīng)用:使用人臉識(shí)別、視頻分析、ModelArts服務(wù)進(jìn)行智能分析處理。
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