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    ,減少火災隱患。 方案優(yōu)勢 1. 行業(yè)應用上算法開發(fā)經驗積累豐富:算法會自動利用相關先驗知識對深度學習模型的檢測結果進行判別,排除誤檢測,準確可靠。利用數字圖像處理技術和先進的深度學習技術,可對廚房進行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進行定制化功能開發(fā):針對不同行業(yè)應用需求,
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    I測試功能編程。 2 目標檢測技術在隱私合規(guī)檢測領域的應用 深度學習中的目標檢測,主要用于在視圖中檢測出物體的類別和位置,如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7],SSD [8]和RCNN [9]三類深度學習算法。 以Faster RCNN為例,該算法是RCNN算法的演進。在結構上,Faster
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    備的能力就好。 主要模塊有WSGI API框架、統一的API框架、Manager層和Driver層。 • WSGI API框架:提供一個標準的API框架模型,讓生態(tài)伙伴更多的關注自身的業(yè)務邏輯,而不是公共框架模型; • 統一的API框架:主要負責參數檢查等動作,封裝API的返回值;
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