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- 人頭檢測深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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。 圖1 圖像標(biāo)簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測，準(zhǔn)確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法判斷條形碼圖片為原始拍攝，還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍識別可以檢測出經(jīng)過二次處理的不合規(guī)范圖片，使得統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、有效。來自：百科位到拋物事件。其中的智能抗干擾算法是由清華大學(xué)周飛博士牽頭的研發(fā)團(tuán)隊(duì)結(jié)合實(shí)際場景進(jìn)行千萬次實(shí)際場景數(shù)據(jù)模擬測試，一一解決了實(shí)際畫面里中最令人頭痛的誤報(bào)問題，例如雨雪、飛蟲、飛鳥等。 02 系統(tǒng)配置簡單快捷 用戶在華為算法商城下載萬里眼高空拋物智能追溯算法后，并加載至華為軟件定義攝像機(jī)。來自：云商店
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工程機(jī)械車輛通行的。 工程機(jī)械智能檢測主要應(yīng)用于智慧工地或道路管理，是基于智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對現(xiàn)場的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，基于大規(guī)模工程機(jī)械車輛圖片數(shù)據(jù)檢測訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部。 利用深度學(xué)習(xí)能力進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對工程機(jī)械車輛的檢測，從視頻目標(biāo)分割和特征提取兩個(gè)方面來自：云商店waf工作和防護(hù)原理 時(shí)間：2020-07-16 09:34:50 WAF 華為云 Web應(yīng)用防火墻 WAF對網(wǎng)站業(yè)務(wù)流量進(jìn)行多維度檢測和防護(hù),結(jié)合深度機(jī)器學(xué)習(xí)智能識別惡意請求特征和防御未知威脅,全面避免網(wǎng)站被黑客惡意攻擊和入侵。采用規(guī)則和AI雙引擎架構(gòu)，默認(rèn)集成華為最新防護(hù)規(guī)則和優(yōu)秀來自：百科
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第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自：百科![]()
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