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- art神經網絡 縮寫 內容精選 換一換
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-JPEGD模塊對JPEG格式的圖片進行解碼,將原始輸入的JPEG圖片轉換成YUV數據,對神經網絡的推理輸入數據進行預處理。 -JPEG圖片處理完成后,需要用JPEGE編碼模塊對處理后的數據進行JPEG格式還原,用于神經網絡的推理輸出數據的后處理。 -當輸入圖片格式為PNG時,需要調用PNGD解碼來自:百科實體名稱:分類域大寫+實體描述詞(全稱,首字母大寫)。 屬性名稱:使用全稱,首字母大寫,一些約定俗稱的空格縮寫。 避免英語和拼音的混用。 如果是縮寫,一定是英語的縮寫,避免使用拼音的聲母縮寫。 文中課程 更多精彩課程、實驗、微認證,盡在??????????????????????????來自:百科
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圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補零操作,VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分,再將這部分進行補零操作,在卷積神經網絡計算過程中保留邊緣的特征信息。補零操作需要用到上、下、左、右四個填充尺寸,在補零區(qū)域中進行圖像邊緣擴充,最后得到可以直接計算的補零后圖像。來自:百科通過本課程的學習,使學員了解: 1、如何構建高效的神經網絡基礎模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構建弱監(jiān)督學習模型,并進而利用互聯網數據自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應感知 第2章 面向識別與理解的神經網絡共性技術 第3章 通用視覺基元屬性感知來自:百科
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部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā),通過該實驗了解將神經網絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科本實驗指導用戶在華為云ModelArts平臺對預置的模型進行重訓練,快速構建 人臉識別 應用。 實驗目標與基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet構建人臉識別神經網絡; 掌握華為云ModelArts SDK創(chuàng)建訓練作業(yè)、模型部署和模型測試; 掌握ModelArts自研分布式訓練框架MoXing。 實驗摘要來自:百科更高。 RASR優(yōu)勢: 識別準確率:采用最新一代 語音識別 技術,基于DNN(深層神經網絡)技術,大大提高了抗噪性能,使識別準確率顯著提升。 識別速度快:把語言模型,詞典和聲學模型統(tǒng)一集成為一個大的神經網絡,同時在工程上進行了大量的優(yōu)化,大幅提升解碼速度,使識別速度在業(yè)內處領先地位。來自:百科