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- 圖像開(kāi)發(fā)者 內(nèi)容精選 換一換
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手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識(shí)別 ，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié) 人臉識(shí)別的原理及應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)自：百科來(lái)自：百科
- 圖像開(kāi)發(fā)者 相關(guān)內(nèi)容
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暢聊！ 馬上預(yù)約 開(kāi)發(fā)者嘉年華 7月8日，屬于開(kāi)發(fā)者的舞臺(tái)，就要你們碼上快樂(lè)起來(lái)！音樂(lè)、美食、燈光秀，與掃地僧一同參與這場(chǎng)狂歡，更有隱藏的精彩節(jié)目和隱藏大咖等你來(lái)！ 開(kāi)發(fā)者社區(qū) 華為云開(kāi)發(fā)者社區(qū)為開(kāi)發(fā)者提供資源工具、學(xué)習(xí)成長(zhǎng)、分享交流、生態(tài)實(shí)踐等服務(wù)，幫助開(kāi)發(fā)者快速成長(zhǎng)， 致力于來(lái)自：專題4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割 第4章 人臉識(shí)別 第5章 OCR 第6章 視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)來(lái)自：百科
- 圖像開(kāi)發(fā)者 更多內(nèi)容
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，確保用戶數(shù)據(jù)僅在授權(quán)范圍內(nèi)使用。 數(shù)據(jù)集管理 數(shù)據(jù)集支持的類型 文件型 圖片：對(duì)圖像類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四種圖像格式，支持用戶進(jìn)行圖像分類、物體檢測(cè)、圖像分割類型的標(biāo)注。 音頻：對(duì)音頻類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持.wav格式，支持用戶進(jìn)行聲音分類、語(yǔ)音內(nèi)容、語(yǔ)音分割三種類型的標(biāo)注。來(lái)自：專題![]()
本課程為AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃第二階段課程：AI進(jìn)階篇。本階段將由華為AI專家?guī)鷮W(xué)習(xí)AI開(kāi)發(fā)兩大熱門領(lǐng)域：圖像分類和物體檢測(cè)的模型開(kāi)發(fā)，正式入門AI代碼開(kāi)發(fā)！ 目標(biāo)學(xué)員 高校學(xué)生、個(gè)人開(kāi)發(fā)者中的AI愛(ài)好者、學(xué)習(xí)者 課程目標(biāo) 了解、掌握 AI 開(kāi)發(fā)的基本流程，完成常見(jiàn) AI 模型的開(kāi)發(fā)部署。來(lái)自：百科![]()
lotlib等。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。來(lái)自：百科![]()
經(jīng)過(guò)2個(gè)月的開(kāi)發(fā)經(jīng)歷，智能車伙伴從課本理論到真實(shí)場(chǎng)景實(shí)踐，從初出茅廬的急躁到駕輕就熟的從容，現(xiàn)在他們似乎對(duì)開(kāi)發(fā)者有了更深刻的理解：“主動(dòng)探索，不放棄，成為開(kāi)發(fā)者是一個(gè)有趣過(guò)程，看到自己的作品能給世界帶來(lái)一點(diǎn)點(diǎn)的改變，這讓我們感受到了成為開(kāi)發(fā)者的自豪。”隊(duì)長(zhǎng)丁茹夢(mèng)說(shuō)。 大四的學(xué)生，面臨著就業(yè)、考研的選擇，而智能車伙來(lái)自：百科![]()
這是一群眼里有遠(yuǎn)方仰望星空的人 直播預(yù)約 參會(huì)購(gòu)票 開(kāi)發(fā)者社區(qū) 華為云開(kāi)發(fā)者社區(qū)為開(kāi)發(fā)者提供資源工具、學(xué)習(xí)成長(zhǎng)、分享交流、生態(tài)實(shí)踐等服務(wù)，幫助開(kāi)發(fā)者快速成長(zhǎng)， 致力于幫助開(kāi)發(fā)者持續(xù)完成技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)創(chuàng)新。致敬每一位開(kāi)發(fā)者，世界有你，了不起！ 線上開(kāi)發(fā)者精彩活動(dòng) 話題互動(dòng)、賦能課程、產(chǎn)品體驗(yàn)，來(lái)自：專題![]()
以及單階段檢測(cè)子: YOLO, SSD；成功的檢測(cè)子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含的兩階段檢測(cè)子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程大綱 第1章 語(yǔ)義理解：分類，檢測(cè)以及分割來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 鯤鵬凌云·智耀津門 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第一期1 鯤鵬凌云·智耀津門 天津鯤鵬訓(xùn)練營(yíng)&鯤鵬應(yīng)用開(kāi)發(fā)者大賽第一期1 時(shí)間：2020-12-28 16:51:07 云服務(wù)器 【賽事簡(jiǎn)介】 為貫徹落實(shí)鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，更好的培育鯤鵬產(chǎn)業(yè)生態(tài)，深入實(shí)施信來(lái)自：百科![]()
文字識(shí)別 OCR 識(shí)別精準(zhǔn) 服務(wù)穩(wěn)定 簡(jiǎn)單易用 文字識(shí)別（ Optical Character Recognition ，簡(jiǎn)稱OCR）是指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別成可編輯的文本格式，以JSON格式返回識(shí)別結(jié)果。 OCR以開(kāi)放API（Application來(lái)自：專題![]()
為了普及AI技術(shù)知識(shí)，華為云賽事平臺(tái)舉辦了本次“云上先鋒”· AI主題賽。在本次比賽中，華為云AI大神將教你從0到1通關(guān)圖像識(shí)別！幫你實(shí)現(xiàn)當(dāng)下熱門的垃圾分類、自動(dòng)駕駛技術(shù)！ 【賽事簡(jiǎn)介】 本次比賽為AI主題賽中的學(xué)習(xí)賽。選手可以使用圖像分類算法對(duì)常見(jiàn)的生活垃圾圖片進(jìn)行分類。我們將結(jié)合學(xué)習(xí)資料、直播+答疑的方式，帶領(lǐng)大來(lái)自：百科![]()
華為云云上先鋒AI新手賽 時(shí)間：2020-12-08 17:27:24 華為云云上先鋒AI新手賽,在本次比賽中，華為云AI大神將教你從0到1通關(guān)圖像識(shí)別。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要，來(lái)自：百科![]()
經(jīng)過(guò)2個(gè)月的開(kāi)發(fā)經(jīng)歷，智能車伙伴從課本理論到真實(shí)場(chǎng)景實(shí)踐，從初出茅廬的急躁到駕輕就熟的從容，現(xiàn)在他們似乎對(duì)開(kāi)發(fā)者有了更深刻的理解：“主動(dòng)探索，不放棄，成為開(kāi)發(fā)者是一個(gè)有趣過(guò)程，看到自己的作品能給世界帶來(lái)一點(diǎn)點(diǎn)的改變，這讓我們感受到了成為開(kāi)發(fā)者的自豪。”隊(duì)長(zhǎng)丁茹夢(mèng)說(shuō)。 大四的學(xué)生，面臨著就業(yè)、考研的選擇，而智能車伙來(lái)自：百科![]()
算子，能夠在云上實(shí)現(xiàn)圖像、視頻、文檔、圖片等數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)。 如圖1所示，DWR主要對(duì)外提供開(kāi)放的算子庫(kù)和數(shù)據(jù)處理引擎。 ●算子庫(kù)包含由DWR提供的華為算子和第三方開(kāi)發(fā)者提供的第三方算子。 1、華為算子的能力源是華為云數(shù)據(jù)處理相關(guān)的云服務(wù)，如 媒體處理 MPC、圖像識(shí)別Image等，D來(lái)自：專題![]()
ngine）。每個(gè)計(jì)算引擎在流程編排過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)完成基本操作功能，如對(duì)圖片進(jìn)行分類處理、輸入圖片預(yù)處理及輸出圖片數(shù)據(jù)的標(biāo)識(shí)等。計(jì)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。來(lái)自：百科![]()
試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫數(shù)字圖片，測(cè)試級(jí)涵蓋1萬(wàn)張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過(guò)尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用的經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)的圖片來(lái)自：百科![]()
畫面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè)，算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)。 商品介紹 針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè)，算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的來(lái)自：云商店![]()
據(jù)標(biāo)注工具、模型訓(xùn)練工具、模型評(píng)估工具等，支持不同層次和角色的開(kāi)發(fā)者進(jìn)行快速、高效、便捷的開(kāi)發(fā)。 - 豐富的模型庫(kù)：華為云提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型和模型市場(chǎng)，涵蓋了圖像、語(yǔ)音、文本、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)和任務(wù)，支持開(kāi)發(fā)者進(jìn)行模型選擇、調(diào)優(yōu)、遷移等操作。 - 完善的運(yùn)維管理：華為云提供來(lái)自：百科![]()
多維分析 從聲音、動(dòng)作、圖像、文字等多維度分析視頻，深度理解視頻內(nèi)容，輸出結(jié)果更加準(zhǔn)確 應(yīng)用場(chǎng)景 1.視頻搜索 基于對(duì)視頻的場(chǎng)景分類、人物識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別等分析，形成層次化的分類標(biāo)簽，支撐準(zhǔn)確高效的視頻搜索，提升搜索體驗(yàn) 優(yōu)勢(shì) 多維度識(shí)別 綜合圖像、語(yǔ)音、文字、人臉等信息，標(biāo)簽識(shí)別更加準(zhǔn)確來(lái)自：百科
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