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來(lái)自：百科課程目標(biāo) 掌握圖像處理理論和應(yīng)用，具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開發(fā)者學(xué)堂來(lái)自：百科
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云知識(shí) 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 時(shí)間：2020-12-02 11:24:42 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 使用戶來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別服務(wù)獲取訪問(wèn)密匙 圖像識(shí)別服務(wù)獲取訪問(wèn)密匙 時(shí)間：2020-11-27 09:39:02 本視頻主要為您介紹圖像識(shí)別服務(wù)獲取訪問(wèn)密鑰的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 華為圖像識(shí)別服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可使用AK/SK認(rèn)證方式。來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 有哪些途徑可以使用圖像搜索的API 有哪些途徑可以使用圖像搜索的API 時(shí)間：2020-09-16 11:33:54 圖像搜索（ImageSearch），即以圖搜圖，華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù)，利用特征向量化與搜索能力，幫助客戶從指定圖庫(kù)中搜索相同及相似的圖片。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像搜索服務(wù)ImageSearch：精準(zhǔn)定制化搜索 圖像搜索服務(wù)ImageSearch：精準(zhǔn)定制化搜索 時(shí)間：2020-12-15 09:24:58 圖像搜索（ Image Search ）：基于領(lǐng)先的深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景，利用特征向來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別使用SDK操作視頻教程 圖像識(shí)別使用SDK操作視頻教程 時(shí)間：2020-11-17 09:41:40 本視頻主要為您介紹圖像識(shí)別使用SDK操作教程： 場(chǎng)景描述： 華為圖像是被服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用，用戶可以使用AK/SK認(rèn)證方式。來(lái)自：百科![]()
什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 訓(xùn)練服務(wù)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 權(quán)限管理:理解Octopus的權(quán)限與委托來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用昇騰AI 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類應(yīng)用 時(shí)間：2020-12-01 15:59:46 實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶完成基于華為昇騰彈性云服務(wù)器的圖像分類應(yīng)用。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1.了解華為昇騰全棧開發(fā)工具M(jìn)ind Studio；來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色應(yīng)用（C++） 時(shí)間：2020-12-01 15:29:16 本實(shí)驗(yàn)主要介紹基于AI1型服務(wù)器的黑白圖像上色項(xiàng)目，并部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求來(lái)自：百科![]()
幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。它廣泛用于圖像自動(dòng)打標(biāo)簽、圖像分類、特定物體檢測(cè)、基于圖像內(nèi)容的推薦等場(chǎng)景，可以用于素材管理、推薦、搜索、廣告分發(fā)等。這對(duì)于游戲、社交資訊、音視頻、媒資、電商等產(chǎn)生大量圖像和視頻的行業(yè)來(lái)說(shuō)，無(wú)疑是一種極大的便利。 華為云圖像識(shí)別 Image 是一種來(lái)自：百科![]()
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一鍵智能標(biāo)注，怎么用？ 在ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)集”。 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集類型需選擇“圖像分類”或“物體檢測(cè)”類型。 單擊數(shù)據(jù)集名稱，進(jìn)入數(shù)據(jù)集概覽頁(yè)。然后，單擊右上角“開始標(biāo)注”，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)。 在數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)，單擊“待確認(rèn)”頁(yè)簽，然后單擊“啟動(dòng)智能標(biāo)注”。 在來(lái)自：百科![]()
IST數(shù)據(jù)集包含0~9這10種數(shù)字，每一種數(shù)字都包含大量不同形態(tài)的手寫數(shù)字圖片訓(xùn)練集，分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集涵蓋6萬(wàn)張手寫數(shù)字圖片，測(cè)試級(jí)涵蓋1萬(wàn)張手寫數(shù)字圖片。每一張圖片皆為經(jīng)過(guò)尺寸標(biāo)準(zhǔn)化的黑白圖像，是28*28像素，像素值為0或者1的二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集的原始圖像來(lái)自：百科![]()
我的下載”，查看下載進(jìn)度。 3、創(chuàng)建并發(fā)布數(shù)據(jù)集。 進(jìn)入ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“數(shù)據(jù)管理 > 數(shù)據(jù)集（舊版）”，單擊“創(chuàng)建數(shù)據(jù)集”，類型選擇“物體檢測(cè)”，使用上一步中的 OBS 路徑作為“數(shù)據(jù)集輸入位置”，“數(shù)據(jù)集輸出位置”指定為一個(gè)空目錄。 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建完成后，當(dāng)數(shù)據(jù)集詳情中顯示500張圖片已來(lái)自：專題![]()
風(fēng)控、推薦、輿情、防欺詐等具有豐富關(guān)系數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。圖像識(shí)別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。 圖引擎服務(wù) 主要用于關(guān)系分析，把關(guān)系網(wǎng)絡(luò)抽來(lái)自：百科![]()
實(shí)戰(zhàn)篇：給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 實(shí)戰(zhàn)篇：給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻 時(shí)間：2020-12-16 14:21:14 給機(jī)器一雙“慧眼”，看懂文字、圖像和視頻，讓機(jī)器擁有一雙火眼金睛。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括：OCR技術(shù)識(shí)別文字、圖像識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景、視頻理解原理及應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
rts模型評(píng)估診斷 時(shí)間：2021-07-06 15:57:56 AI開發(fā)平臺(tái) 在訓(xùn)練模型后，用戶往往需要通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)集來(lái)評(píng)估新模型的泛化能力。通過(guò)驗(yàn)證測(cè)試數(shù)據(jù)集上的平均損失，可以評(píng)估模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。模型評(píng)價(jià)指標(biāo)是評(píng)估模型泛化能力的標(biāo)準(zhǔn)，不同的指標(biāo)往往會(huì)導(dǎo)致不同的評(píng)判結(jié)果。來(lái)自：百科![]()
的三維界面下瀏覽空三結(jié)果。因此如果要在 master 中可視化分塊、刺點(diǎn)、三維瀏覽等步驟，就需要啟動(dòng)一臺(tái)帶 GPU 的云主機(jī)?？梢赃x擇一臺(tái)建模主機(jī)如“GPU 加速型 g5r.4xlarge.2”。因?yàn)?g5r 的云主機(jī)的內(nèi)存只有 32GB 所以，在引擎能力設(shè)置時(shí)需要關(guān)閉“圖像相似性計(jì)算”和“光束法平差”的能力。來(lái)自：云商店![]()
String 資源標(biāo)簽鍵。同一資源的key值不能重復(fù)。 最大長(zhǎng)度36個(gè)字符。字符集：A-Z，a-z，0-9，‘-’，‘_’，UNICODE字符（\u4E00-\u9FFF）。 action為delete時(shí)，不校驗(yàn)標(biāo)簽字符集，最大長(zhǎng)度127個(gè)Unicode字符。 value 否 String 資源標(biāo)簽值。來(lái)自：百科![]()
用開發(fā)過(guò)程，幫助您快速熟悉ACL這套計(jì)算加速庫(kù)。 使用ModelArts實(shí)現(xiàn)花卉圖像分類 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶在華為云ModelArts平臺(tái)使用flowers數(shù)據(jù)集對(duì)預(yù)置的模型進(jìn)行重訓(xùn)練，快速構(gòu)建花卉圖像分類應(yīng)用。 了解更多 在線課程 涵蓋云、AI、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域，輕松又高效的知識(shí)學(xué)習(xí) 動(dòng)手實(shí)驗(yàn)來(lái)自：專題
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