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- 深度學(xué)習(xí)圖像標(biāo)注工具匯總 內(nèi)容精選 換一換
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學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測(cè)”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注：ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能，可以由多人組成一個(gè)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，針對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注管理。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能當(dāng)前僅支持“圖像分類”、來自：專題GaussDB (DWS)工具 GaussDB(DWS)工具 Gauss(DWS)是一種基于華為云基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺(tái)的在線數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)庫，提供即開即用、可擴(kuò)展且完全托管的分析型數(shù)據(jù)庫服務(wù)。Gauss(DWS)提供包括連接工具、命令行工具、數(shù)據(jù)遷移工具等在內(nèi)的多種工具用于連接數(shù)據(jù)庫、遷移數(shù)據(jù)。來自：專題
- 深度學(xué)習(xí)圖像標(biāo)注工具匯總 相關(guān)內(nèi)容
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圖1功能總覽 ModelArts特色功能如下所示： 數(shù)據(jù)治理 支持?jǐn)?shù)據(jù)篩選、標(biāo)注等數(shù)據(jù)處理，提供數(shù)據(jù)集版本管理，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡(jiǎn)”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場(chǎng)景部署 支持模型部署到多來自：百科第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動(dòng)學(xué)習(xí)Demo演示 第6節(jié) 課程總結(jié) AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Training、自動(dòng)化來自：百科
- 深度學(xué)習(xí)圖像標(biāo)注工具匯總 更多內(nèi)容
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ModelArts支持應(yīng)用到圖像分類、物體檢測(cè)、視頻分析、 語音識(shí)別 、產(chǎn)品推薦、異常檢測(cè)等多種AI應(yīng)用場(chǎng)景。 圖1 ModelArts架構(gòu) AI開發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái)，為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Tr來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源來自：專題![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開源來自：專題![]()
I平臺(tái)，想AI開發(fā)者所想，智能標(biāo)注功能，一鍵解決人工標(biāo)注的煩惱。智能標(biāo)注功能快速完成數(shù)據(jù)標(biāo)注，為您節(jié)省70%以上的標(biāo)注時(shí)間。智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。 一鍵智能標(biāo)注，怎么用？ 在ModelArt來自：百科![]()
目標(biāo)檢測(cè)：在建筑施工現(xiàn)場(chǎng)，基于定制化的圖像識(shí)別目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)人員是否佩戴安全帽，以降低安全風(fēng)險(xiǎn)。 圖像搜索：基于圖像標(biāo)簽的圖像搜索技術(shù)，不管用戶輸入關(guān)鍵字，還是輸入一張圖像，都可以快速搜索到想要的圖像。 展開內(nèi)容 收起內(nèi)容 圖像識(shí)別相關(guān)精選推薦 《深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別：原理與實(shí)踐》—2 圖像識(shí)別前置技術(shù)來自：專題![]()
從DWS導(dǎo)入數(shù)據(jù)。 了解更多 數(shù)據(jù)管理 -人工標(biāo)注 圖片標(biāo)注 ModelArts數(shù)據(jù)標(biāo)注中的圖片標(biāo)注指圖片類型的數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注。圖片標(biāo)注的標(biāo)注作業(yè)類型，分為“圖像分類”、“物體檢測(cè)”、“圖像分割”三種標(biāo)注類型。 文本標(biāo)注 文本場(chǎng)景的標(biāo)注主要為“文本分類”、“命名實(shí)體”、“文本三元組”。來自：專題![]()
圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 圖像識(shí)別（Image Recognition），基于深度學(xué)來自：專題![]()
并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)特技術(shù)構(gòu)筑的視覺基礎(chǔ)模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場(chǎng)景數(shù)據(jù)對(duì)模型微調(diào)即可實(shí)現(xiàn)特定場(chǎng)景任務(wù)。 了解詳情 盤古多模態(tài)大模型 融合語言和視覺跨模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來自：專題![]()
來自：百科![]()
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。 4、掌握深度學(xué)習(xí)框架ke來自：百科![]()
I測(cè)試功能編程。 2 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在隱私合規(guī)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)，主要用于在視圖中檢測(cè)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(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進(jìn)。在結(jié)構(gòu)上，F(xiàn)aster來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別服務(wù) 圖像識(shí)別服務(wù) 時(shí)間：2020-12-16 11:26:03 圖像識(shí)別（Image Recognition），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供數(shù)萬種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。 課程簡(jiǎn)介來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像標(biāo)簽優(yōu)勢(shì) 圖像標(biāo)簽優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-17 10:12:06 圖像標(biāo)簽（Image Tagging），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確來自：百科![]()
，多年豐富經(jīng)驗(yàn)，傾囊相授；一站式學(xué)習(xí)體驗(yàn)，漸進(jìn)式賦能，由淺入深，綜合提升技能；還配套學(xué)習(xí)群及時(shí)交流群，專家1v1答疑，伴你輕松開啟AI學(xué)習(xí)之旅。普惠AI觸及每個(gè)企業(yè)，每個(gè)開發(fā)者，讓智能無所不及！ 2020年不可錯(cuò)過的普惠AI好課——《AI專業(yè)學(xué)習(xí)路徑》 1）包含14門課程，共計(jì)31個(gè)課時(shí)；來自：百科![]()
數(shù)據(jù)的技巧。 注：本文技巧適用于WPS Windows最新個(gè)人版 01 「匯總排序」必不可少 如果年底匯總數(shù)據(jù)十分零散，那肯定是達(dá)不到及格線的。 匯總第一步便是求和。實(shí)現(xiàn)方法很簡(jiǎn)單，只需給表格增加一個(gè)匯總行，選定區(qū)域數(shù)據(jù)，按下快捷鍵Alt+=即可快速求和。 求和完畢后，還需要對(duì)結(jié)來自：云商店![]()
靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)來自：專題![]()
靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存，滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例，滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生態(tài)來自：專題
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