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  • 深度學習訓練圖像 內容精選 換一換
  • 深度溝通后,其緊迫性與重要性不言而喻。如今國內眾多圖像處理的公司越來越多,各種低價內卷的情況經(jīng)常發(fā)生,而華為云圖像識別Image的出現(xiàn),讓我看到了解決這個問題的可能性。 華為云圖像識別 Image 是一種基于深度學習技術的服務,能夠準確識別圖像中的視覺內容,提供多種物體、場景和概
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    10000倍 了解詳情 盤古NLP大模型 業(yè)界首個超千億參數(shù)的中文預訓練大模型,利用大數(shù)據(jù)預訓練、對多源豐富知識相結合,并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(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)和盤古獨特技術構筑的視覺基礎模型,賦能行業(yè)客戶利用少量場景數(shù)據(jù)對模型微調即可實現(xiàn)特定場景任務。
    來自:專題
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    來自:專題
    請參考以下指導在ModelArts上訓練模型: 1、您可以將訓練數(shù)據(jù)導入至 數(shù)據(jù)管理 模塊進行數(shù)據(jù)標注或者數(shù)據(jù)預處理,也支持將已標注的數(shù)據(jù)上傳至 OBS 服務使用。 2、訓練模型的算法實現(xiàn)與指導請參考準備算法章節(jié)。 3、使用控制臺創(chuàng)建訓練作業(yè)請參考創(chuàng)建訓練作業(yè)章節(jié)。 4、關于訓練作業(yè)日志、訓練資源占用等詳情請參考查看訓練作業(yè)日志。
    來自:專題
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    華為云計算 云知識 使用昇騰 彈性云服務器 實現(xiàn)黑白圖像上色應用(C++) 使用昇騰彈性云服務器實現(xiàn)黑白圖像上色應用(C++) 時間:2020-12-01 15:29:16 本實驗主要介紹基于AI1型服務器的黑白圖像上色項目,并部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求
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    圖1 ModelArts架構 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    常多,但很多事件的數(shù)據(jù)量很少,用常規(guī)的方式訓練模型一個算法耗時長,準確率低。我們依托于預訓練大模型、小樣本學習等技術,可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進行模型訓練學習。同時通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強技術,可以實現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上,晴天的圖像遷移成雨霧等,這樣不僅提高了數(shù)據(jù)量儲備,而
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    Studio支持多種計算資源進行模型開發(fā)和訓練,同時支持多種深度學習框架,使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標注平臺:AI Studio提供高效率的數(shù)據(jù)標注平臺,支持多種數(shù)據(jù)標注場景,包括圖像分類、目標檢測、圖像分割、文本檢測和文本識別等,幫助企業(yè)快速標注大量數(shù)據(jù)。6
    來自:專題
    頻摘要 產(chǎn)品優(yōu)勢 準確拆分,采用深度卷積網(wǎng)絡與海量視頻數(shù)據(jù)訓練、分析,精確拆分、提取不同主題的片段。 準確提取關鍵幀,使用光流等技術,結合時域特性,基于內容理解和結構分析,準確提取關鍵幀。 穩(wěn)定高效,基于場景準確獲取到視頻場景中信息豐富的關鍵圖像幀;適用于多種視頻編碼和視頻格式,功能穩(wěn)定高效,分析時間短。
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    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,以降低安全風險。 圖像搜索:基于圖像標簽的圖像搜索技術,不管用戶輸入關鍵字,還是輸入一張圖像,都可以快速搜索到想要的圖像。 展開內容 收起內容 圖像識別相關精選推薦 《深度學習圖像識別:原理與實踐》—2 圖像識別前置技術
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    圖像識別服務介紹 圖像識別服務介紹 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學習技術,可準確識別圖像中的視覺內容,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容 圖像識別(Image Recognition),基于深度
    來自:專題
    ,特別是深度學習的大數(shù)據(jù)集,讓訓練結果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓練 自研的MoXing深度學習框架,更高效更易用,大大提升訓練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學習 支持多種自動學習能力,通過
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    工作現(xiàn)場的視頻進行實時分析,基于大規(guī)模呼吸器圖片數(shù)據(jù)檢測訓練,將算法加載到攝像機內部,利用攝像機AI芯片強大的分析推理能力,實現(xiàn)視頻畫面實時分析,通過深度學習算法準確判定呼吸器顏色是否變色,監(jiān)理人員能夠第一時間獲取相關圖像,并及時更換硅膠,為變壓器安全運行提供安全保障。 商品鏈接:<<呼吸器顏色智能識別>>
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