- 圖像內(nèi)容審核機(jī)制 內(nèi)容精選 換一換
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來自:專題使用FunctionGraph和EI企業(yè)智能服務(wù)結(jié)合,用戶可以快速構(gòu)建證件, 票據(jù)文字識(shí)別 。用戶上傳圖像鑒黃、鑒恐場景。 其優(yōu)勢有: 快速搭建,用戶上傳圖像后觸發(fā) 函數(shù)工作流 執(zhí)行調(diào)用文字識(shí)別/內(nèi)容檢測服務(wù)針對圖像進(jìn)程處理,并將結(jié)果以JSON結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)返回。按需使用函數(shù)與多個(gè)智能服務(wù)集成,形成豐富的來自:百科
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成正比。 2、碼率超過一定數(shù)值,對圖像的質(zhì)量沒有多大影響。 常用的調(diào)節(jié)碼率手段包括: ①調(diào)節(jié)編碼的幀率。通過調(diào)節(jié)序列在時(shí)間上的分辨率達(dá)到控制碼率的目的。當(dāng)碼率高于信道時(shí),通過丟幀來降低碼率;當(dāng)碼率低于信道時(shí),可提高幀率以提高視覺效果。 ②調(diào)節(jié)圖像大小。通過調(diào)節(jié)序列在空間上的分辨率來自:百科征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦的機(jī)制來解釋說明數(shù)據(jù),如圖像、聲音、文本等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)的典型模型:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、深度信任網(wǎng)絡(luò)模型、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)模型。 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用:計(jì)算機(jī)視覺、 語音識(shí)別 、自然語言處理等其他領(lǐng)域。來自:百科
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