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- 圖像分割深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標學(xué)員來自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-09 14:52:19 以當今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 圖像分割深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問來自：百科![]()
華為云計算 云知識 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 時間：2020-12-01 09:50:45 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進行語音識別的實戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實戰(zhàn)的同時，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
、自動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計算機視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場景。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 3、掌握目標檢測技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識； 3、學(xué)習(xí)多項AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割 第4章來自：百科![]()
ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲??？ 使用自動學(xué)習(xí)產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線，無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型，會存儲至用戶指定的 OBS 路徑中，供用戶下載。 是否支持圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練？ 支持。您可以使用以下三種方式實現(xiàn)圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練。 您可以在AI來自：專題![]()
Content Processing）服務(wù)，基于對視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面來自：百科![]()
動機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
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)客戶利用少量場景數(shù)據(jù)對模型微調(diào)即可實現(xiàn)特定場景任務(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，實現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來自：專題![]()
華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時間：2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們來自：百科![]()
。數(shù)據(jù)反映了真實世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的輸入，對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型，涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景，可適用于各種A來自：百科![]()
練營開發(fā)者大賽 時間：2020-12-08 17:11:01 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事簡介】 為深入貫徹落實省委省政府關(guān)于加快推進新舊動能轉(zhuǎn)換重大工程戰(zhàn)略部署，進一步支持來自：百科![]()
目標檢測：在建筑施工現(xiàn)場，基于定制化的圖像識別目標檢測系統(tǒng)，可實時監(jiān)測現(xiàn)場人員是否佩戴安全帽，以降低安全風(fēng)險。 圖像搜索：基于圖像標簽的圖像搜索技術(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 圖像識別相關(guān)精選推薦 《深度學(xué)習(xí)與圖像識別：原理與實踐》—2 圖像識別前置技術(shù)來自：專題![]()
數(shù)據(jù)集支持的類型 文件型 圖片：對圖像類數(shù)據(jù)進行處理，支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四種圖像格式，支持用戶進行圖像分類、物體檢測、圖像分割類型的標注。 音頻：對音頻類數(shù)據(jù)進行處理，支持.wav格式，支持用戶進行聲音分類、語音內(nèi)容、語音分割三種類型的標注。 文本：對文本類數(shù)據(jù)進行處理，支持來自：專題![]()
圖像識別服務(wù)介紹 圖像識別服務(wù)介紹 圖像識別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標簽，具備目標檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準確識別和理解圖像內(nèi)容 圖像識別（Image Recognition），基于深度學(xué)來自：專題
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