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- tensorflow 人臉匹配 內(nèi)容精選 換一換
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Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-learn 第6章 Python圖像處理庫(kù)Scikit-image 第7章 TensorFlow簡(jiǎn)介 第8章 Keras簡(jiǎn)介 第9章 pytorch簡(jiǎn)介 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行來(lái)自：百科rm-data”和“application/json”。 幫助文檔 推理腳本示例 • TensorFlow的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模型推理代碼編寫(xiě)說(shuō)明TensorFlow的推理腳本示例。 • XGBoost的推理腳本示例 請(qǐng)參考ModelArts官網(wǎng)文檔模來(lái)自：專(zhuān)題
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Kit，即可滿足這些用戶(hù)的需求。 AI開(kāi)發(fā)者（技能開(kāi)發(fā)者） AI開(kāi)發(fā)者一般是從事AI開(kāi)發(fā)的技術(shù)人員或高校學(xué)生等群體，這些用戶(hù)想開(kāi)發(fā)具備AI能力的技能，并且可以方便地部署到設(shè)備實(shí)時(shí)查看技能的運(yùn)行效果，從中獲取一定的收入或知識(shí)。這些用戶(hù)可以在 HiLens 管理控制臺(tái)進(jìn)行AI技能的開(kāi)發(fā)。HiLens在端側(cè)集成了HiLens來(lái)自：百科ECC顯存，帶寬192GB/s GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎，能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景，例如圖片識(shí)別、 語(yǔ)音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下： Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2來(lái)自：百科
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精選高頻場(chǎng)景，滿足各類(lèi)上云需求 何為OA系統(tǒng) 伊登人臉識(shí)別會(huì)議系統(tǒng) 產(chǎn)品亮點(diǎn) 伊登人臉識(shí)別會(huì)議系統(tǒng) 高效識(shí)別 這款人臉識(shí)別會(huì)議系統(tǒng)經(jīng)過(guò)精心優(yōu)化，能夠高效準(zhǔn)確地識(shí)別人臉信息。用戶(hù)無(wú)需花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和精力，即可快速完成會(huì)議簽到和身份驗(yàn)證。 這款人臉識(shí)別會(huì)議系統(tǒng)經(jīng)過(guò)精心優(yōu)化，能夠高效準(zhǔn)確地識(shí)別人臉信息。用戶(hù)無(wú)需花費(fèi)過(guò)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配，語(yǔ)言泛化能力強(qiáng) AI自矯正，口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配，語(yǔ)言泛化能力強(qiáng) 數(shù)字人形象更真實(shí)、更自然 AI重打光，人臉與背景融合度高，圖像更真實(shí) 走動(dòng)/側(cè)身/持物/實(shí)景等復(fù)雜場(chǎng)景建模，動(dòng)作更自然來(lái)自：專(zhuān)題![]()
名稱(chēng)、類(lèi)型、默認(rèn)值、約束等，具體設(shè)置方法可以參考定義超參。 如果用戶(hù)使用的AI引擎為pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-來(lái)自：專(zhuān)題![]()
右鍵單擊屏幕，進(jìn)入主菜單，選擇“智能>智能配置>目標(biāo)抓拍>人臉參數(shù)”，配置人臉參數(shù)。 2. 選擇“智能>智能配置>目標(biāo)識(shí)別>目標(biāo)識(shí)別”，打開(kāi)“開(kāi)啟目標(biāo)識(shí)別”開(kāi)關(guān)。 注意點(diǎn)： · 1/2盤(pán)位NVR800，首先需選擇“智能>智能配置>智能全局配置>人臉分析功能開(kāi)關(guān)”，開(kāi)啟“人臉分析功能開(kāi)關(guān)”。 · SIU款型來(lái)自：云商店![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單實(shí)例最大網(wǎng)絡(luò)帶寬30Gb/s。 完整的基礎(chǔ)能力：網(wǎng)絡(luò)自定義，自由劃分子網(wǎng)、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)策略；海量存儲(chǔ)，來(lái)自：百科![]()
時(shí)間：2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn)人臉識(shí)別，初探深度學(xué)習(xí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：人臉識(shí)別原理、機(jī)器如何提取圖像的特征。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí)，了解機(jī)器學(xué)習(xí)的方法及快速掌握人臉識(shí)別應(yīng)用。 課程大綱 第1節(jié) 機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機(jī)器是如何進(jìn)行圖像分類(lèi)來(lái)自：百科![]()
ModelArts提供的調(diào)測(cè)代碼是以Pytorch為例編寫(xiě)的，不同的AI框架之間，整體流程是完全相同的，只需要修改個(gè)別的參數(shù)即可。 不同類(lèi)型分布式訓(xùn)練介紹 單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行-DataParallel(DP) 介紹基于Pytorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行分布式訓(xùn)練原理和代碼改造點(diǎn)。MindSpore引擎的分布式訓(xùn)練參見(jiàn)MindSpore官網(wǎng)。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
了解更多 從0到1制作自定義鏡像并用于訓(xùn)練 Pytorch+CPU/GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用該鏡像在ModelArts平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。鏡像中使用的AI引擎是Pytorch，訓(xùn)練使用的資源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介紹如何從0到1制作鏡像，并使用來(lái)自：專(zhuān)題![]()
GPU卡，每臺(tái)云服務(wù)器支持最大8張Tesla V100顯卡。 支持NVIDIA CUDA 并行計(jì)算，支持常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等。 單精度能力15.7 TFLOPS，雙精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co來(lái)自：百科![]()
表是否一致來(lái)識(shí)別視頻中人物是否為活體。如果有多張人臉出現(xiàn)，則選取最大的人臉進(jìn)行判定。 靜默活體檢測(cè)（Silent LiveDetect） 靜默活體檢測(cè)是基于人臉圖片中可能存在的畸變、摩爾紋、反光、倒影、邊框等信息，判斷圖片中的人臉是否來(lái)自于真人活體，有效抵御紙質(zhì)翻拍照、電子翻拍照來(lái)自：百科![]()
動(dòng)進(jìn)行信息預(yù)填（如您上傳的是身份證，預(yù)填的信息包含身份證號(hào)碼、姓名、地址等），減少用戶(hù)操作，提高信息準(zhǔn)確度。 人臉識(shí)別真實(shí)性核驗(yàn) APP備案采用人臉識(shí)別功能，支持使用人臉識(shí)別功能進(jìn)行真實(shí)性核驗(yàn)，自動(dòng)識(shí)別主辦單位或網(wǎng)站負(fù)責(zé)人的真實(shí)性，縮短備案時(shí)間，提高備案效率。 備案中心 在中華人來(lái)自：百科![]()
數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 數(shù)字人口型更精準(zhǔn)，業(yè)界領(lǐng)先 AI自矯正，口型精準(zhǔn)匹配準(zhǔn)確率95%+ 母語(yǔ)一次訓(xùn)練多語(yǔ)言適配，語(yǔ)言泛化能力強(qiáng) 數(shù)字人形象更真實(shí)、更自然 數(shù)字人形象更真實(shí)、更自然 AI重打光，人臉與背景融合度高，圖像更真實(shí) 走動(dòng)/側(cè)身/持物/實(shí)景等復(fù)雜場(chǎng)景建模，動(dòng)作更自然來(lái)自：專(zhuān)題![]()
模型訓(xùn)練與平臺(tái)部署（Mindspore-TF） 時(shí)間：2020-12-08 16:37:45 本課程主要介紹如何讓TensorFlow腳本運(yùn)行在昇騰910處理器上，并進(jìn)行精度、性能等方面的調(diào)優(yōu)。 目標(biāo)學(xué)員 AI領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者 課程目標(biāo) 通過(guò)對(duì)教材的解讀，使學(xué)員能夠結(jié)合教材+實(shí)踐，遷移自己的訓(xùn)練腳本到昇騰平臺(tái)上進(jìn)行訓(xùn)練。來(lái)自：百科![]()
靈活 支持多種主流開(kāi)源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持專(zhuān)屬資源獨(dú)享使用。 支持自定義鏡像滿足自定義框架及算子需求。 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts來(lái)自：百科![]()
模型轉(zhuǎn)換及其常見(jiàn)問(wèn)題 時(shí)間：2021-02-25 14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換，即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉(zhuǎn)換工具，將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型，模型轉(zhuǎn)來(lái)自：百科![]()
自動(dòng)觸發(fā)偏離告警，確保巡更人員嚴(yán)格按照規(guī)劃的巡更路線，保障園區(qū)安全。 便捷通行-人臉識(shí)別閘機(jī)代替保安崗，“無(wú)感知”暢行園區(qū) 方案特點(diǎn)： 1.5s內(nèi)快速識(shí)別人臉與人臉庫(kù)比對(duì)，實(shí)現(xiàn)1:N比對(duì)，快速通行 將人臉識(shí)別系統(tǒng)、閘機(jī)系統(tǒng)、報(bào)警系統(tǒng)、訪客系統(tǒng)、HR系統(tǒng)等聯(lián)動(dòng) 客戶(hù)價(jià)值： 實(shí)現(xiàn)了權(quán)限來(lái)自：云商店
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