- spf算法用于深度學(xué)習(xí)識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學(xué)習(xí)框架、深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)勢(shì)并介紹二種深度學(xué)習(xí) 框架,包括Pytorch和TensorFlow。接下來(lái)會(huì)結(jié)合代碼詳細(xì)講解TensorFlow 2的基 礎(chǔ)操作與常用模塊的使用。最后將通過(guò)基于TensorFlow的MNIST手寫(xiě)體數(shù)字的實(shí) 驗(yàn),加深地對(duì)深度學(xué)習(xí)建模流程的理解與熟悉度。來(lái)自:百科。 商品識(shí)別 特點(diǎn):構(gòu)建商品視覺(jué)自動(dòng)識(shí)別的模型,可用于無(wú)人超市等場(chǎng)景。 優(yōu)勢(shì):用戶自定義模型可以實(shí)現(xiàn)99.5%的識(shí)別準(zhǔn)確率,可以實(shí)現(xiàn)秒級(jí)識(shí)別整盤(pán)商品,從而提升結(jié)算效率。模型訓(xùn)練、更新的流程自動(dòng)化,只需要客戶自己上傳標(biāo)注圖片,就可以在線完成模型訓(xùn)練、評(píng)估、發(fā)布。 票據(jù)識(shí)別 特點(diǎn):對(duì)來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別 圖像識(shí)別 時(shí)間:2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)?;?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供多種來(lái)自:百科2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí); 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法; 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來(lái)自:百科
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華為云好望商城新型電警變道不打燈抓拍,利用人工智能AI智能算法在攝像機(jī)監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)檢測(cè)抓拍變道不打燈違法行為。 商品介紹 變道不打燈抓拍算法的基本原理是采用深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)路口場(chǎng)景中所有出現(xiàn)的車輛進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)與跟蹤。當(dāng)根據(jù)車輛的運(yùn)行路線檢測(cè)到車輛存在變道行為時(shí),運(yùn)用基于深度學(xué)習(xí)的細(xì)小目標(biāo)檢測(cè)算法定位車輛轉(zhuǎn)向燈位置,進(jìn)來(lái)自:云商店
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)別可以檢測(cè)出經(jīng)過(guò)二次處理的不合規(guī)范圖片,使得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、有效。 圖像識(shí)別 Image 圖像識(shí)別(Image R來(lái)自:百科
快速的外存訪問(wèn)技術(shù),適用于超高清和 視頻直播 等低時(shí)延場(chǎng)景 深度學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量計(jì)算資源,其中訓(xùn)練過(guò)程需要處理海量的數(shù)據(jù),推理過(guò)程則希望極低的時(shí)延。同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法還在不斷優(yōu)化中,F(xiàn)PGA以其高并行計(jì)算、硬件可編程、低功耗和低時(shí)延等優(yōu)勢(shì),可針對(duì)不同算法動(dòng)態(tài)編程設(shè)計(jì)最匹配來(lái)自:百科
前 語(yǔ)音交互 服務(wù)僅支持中文識(shí)別與合成。 語(yǔ)音交互包括以下子服務(wù): 定制語(yǔ)音識(shí)別(ASR Customization,ASRC):基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),提供針對(duì)特定領(lǐng)域(如快遞行業(yè))優(yōu)化的語(yǔ)音識(shí)別能力,并可自定義語(yǔ)言模型。定制語(yǔ)音識(shí)別包含一句話識(shí)別、錄音文件識(shí)別功能。支持熱詞定制。 實(shí)時(shí)語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)(Real-time來(lái)自:百科
煙火監(jiān)測(cè)產(chǎn)品 煙霧火焰檢測(cè) 煙霧火焰檢測(cè)算法適用于室內(nèi)、園區(qū)等低空?qǐng)鼍埃?采用自定義深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)及區(qū)域回歸算法,高效提取煙霧、明火火焰特征; 對(duì)低空?qǐng)鼍爸械臒熿F火焰目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè), 并定位目標(biāo)在畫(huà)面中的位置,進(jìn)行及時(shí)有效的報(bào)警。 查看詳情 煤氣罐識(shí)別 煤氣罐檢測(cè)算法主要針對(duì)出現(xiàn)在監(jiān)測(cè)視頻畫(huà)面中的限制區(qū)域進(jìn)行煤氣罐的檢測(cè)來(lái)自:專題
0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門(mén)的研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用,包括人臉識(shí)別、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自:百科
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:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科
功能豐富 圖像識(shí)別包含圖像和視頻類標(biāo)簽、名人識(shí)別、圖像主體識(shí)別、圖像描述、翻拍識(shí)別等功能,快速迭代滿足多行業(yè)場(chǎng)景需要。新上線針對(duì)傳媒行業(yè)的媒資 圖像標(biāo)簽 ,準(zhǔn)確識(shí)別自然圖片中數(shù)百種場(chǎng)景、上萬(wàn)種通用物體及其屬性。 圖像識(shí)別包含圖像和視頻類標(biāo)簽、名人識(shí)別、圖像主體識(shí)別、圖像描述、翻拍識(shí)別等功能,來(lái)自:專題
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