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- 圖像旋轉(zhuǎn) 內(nèi)容精選 換一換
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，提升業(yè)務(wù)效率。 目前 內(nèi)容審核 包括內(nèi)容審核-圖像、 內(nèi)容審核-文本 、 內(nèi)容審核-視頻 。提供了清晰度檢測(cè)、扭曲校正、文本內(nèi)容檢測(cè)、圖像內(nèi)容檢測(cè)和 視頻審核 服務(wù)。 內(nèi)容審核-圖像 圖像內(nèi)容審核，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè)，準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的涉政敏感人物、暴恐元素、涉黃內(nèi)容等，幫助業(yè)務(wù)規(guī)避違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。來(lái)自：百科Core強(qiáng)大計(jì)算吞吐量的需求。同時(shí)DVPP也可以完成圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補(bǔ)零操作，VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分，再將這部分進(jìn)行補(bǔ)零操作，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過(guò)程中保留邊緣的特征信息。補(bǔ)零操作需要用到上、下、左、右四個(gè)填充尺寸，在補(bǔ)零區(qū)域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充，最后得到可以直接計(jì)算的補(bǔ)零后圖像。來(lái)自：百科
- 圖像旋轉(zhuǎn) 相關(guān)內(nèi)容
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本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握圖像分類(lèi)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科涉政涉暴檢測(cè)：基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，快速定位涉政、涉暴旗幟、武裝分子和火災(zāi)、血腥等場(chǎng)景； 3. 涉政敏感人物檢測(cè)：快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息； 4. 廣告檢測(cè)：可識(shí)別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像； 5. 不良場(chǎng)景檢測(cè)：準(zhǔn)確識(shí)別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像。 華為云來(lái)自：百科
- 圖像旋轉(zhuǎn) 更多內(nèi)容
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視頻監(jiān)控 視頻分析 圖像處理 商品：中威視云；服務(wù)商：杭州中威電子股份有限公司 低成本、高可靠、數(shù)據(jù)安全，海量視頻監(jiān)控圖像資源怎么選？華為云云市場(chǎng)中威視云視頻監(jiān)控平臺(tái)是通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的視頻圖像整合，整合后的社會(huì)圖像資源通過(guò)視頻網(wǎng)閘或防火墻等安全邊界設(shè)備接入視頻專(zhuān)網(wǎng)中視頻圖像共享平臺(tái)。用戶來(lái)自：云商店![]()
特征的適應(yīng)性，使得模型調(diào)優(yōu)可以做到有的放矢。 當(dāng)前模型評(píng)估功能覆蓋圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)和圖像語(yǔ)義分割三大場(chǎng)景，快來(lái)看看如何使用模型評(píng)估功能吧~ 圖像分類(lèi) 圖像分類(lèi)評(píng)估指標(biāo)說(shuō)明 指標(biāo)名稱(chēng) 子參數(shù) 說(shuō)明 精度評(píng)估 圖像類(lèi)別分布 不同類(lèi)別圖片數(shù)量的統(tǒng)計(jì)值。 混淆矩陣 混淆矩陣可幫助您了解分類(lèi)錯(cuò)誤的出現(xiàn)位置來(lái)自：百科![]()
LPR）以計(jì)算機(jī)技術(shù)、圖像處理技術(shù)、模糊識(shí)別為基礎(chǔ)，建立車(chē)輛的特征模型，識(shí)別車(chē)輛特征，如號(hào)牌、車(chē)型、顏色等。它是一個(gè)以特定目標(biāo)為對(duì)象的專(zhuān)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，能從一幅圖像中自動(dòng)提取車(chē)牌圖像，自動(dòng)分割字符，進(jìn)而對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，它運(yùn)用先進(jìn)的圖像處理、模式識(shí)別和人工智能技術(shù)，對(duì)采集到的圖像信息進(jìn)行處理來(lái)自：云商店![]()
圖像搜索：基于圖像標(biāo)簽的圖像搜索技術(shù)，實(shí)現(xiàn)無(wú)論輸入關(guān)鍵字或是圖像，都可以快速搜索到對(duì)應(yīng)的圖像結(jié)果 多媒體服務(wù)方案架構(gòu) 華為云提供的視頻加速解決方案，助力氣象服務(wù)展現(xiàn)形式豐富多彩 優(yōu)勢(shì) 視頻播放：支持點(diǎn)播、互動(dòng)直播等多種視頻播放模式 圖像搜索：基于圖像標(biāo)簽的圖像搜索技術(shù)，實(shí)現(xiàn)無(wú)論輸入關(guān)鍵字或是圖像，都可以快速搜索到對(duì)應(yīng)的圖像結(jié)果來(lái)自：百科![]()
使用昇騰 彈性云服務(wù)器 實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色... 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)... 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字... 故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色... 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
課程目標(biāo) 完成該項(xiàng)目培訓(xùn)后，您將能夠： 掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 掌握圖像處理理論和應(yīng)用 掌握語(yǔ)音處理理論和應(yīng)用 掌握自然語(yǔ)言處理理論和應(yīng)用 了解華為AI發(fā)展戰(zhàn)略與全棧全場(chǎng)景解決方案 了解ModelArts概覽 具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力 具有語(yǔ)音處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力來(lái)自：百科![]()
模型訓(xùn)練、測(cè)試、評(píng)估全流程覆蓋，配合代碼講解和課后作業(yè)，幫助您掌握八大熱門(mén)AI領(lǐng)域的模型開(kāi)發(fā)能力。 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)、圖像分割、 人臉識(shí)別 、 OCR 、視頻分析、自然語(yǔ)言處理和 語(yǔ)音識(shí)別 這八大熱門(mén)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)、經(jīng)典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹，每章課程都是實(shí)來(lái)自：百科![]()
lotlib等。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工具scikit-learn的使用。來(lái)自：百科![]()
使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色... 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)... 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python 使用MindSpore開(kāi)發(fā)訓(xùn)練模型識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字... 故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 使用昇騰彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)黑白圖像上色... 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)來(lái)自：專(zhuān)題![]()
以及單階段檢測(cè)子: YOLO, SSD；成功的檢測(cè)子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含的兩階段檢測(cè)子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程大綱 第1章 語(yǔ)義理解：分類(lèi)，檢測(cè)以及分割來(lái)自：百科![]()
文字區(qū)域占比，減少無(wú)關(guān)背景占比，保持圖片內(nèi)文字清晰人眼可辨認(rèn)。 2、若圖片有旋轉(zhuǎn)角度，算法支持自動(dòng)修正，建議圖片不要過(guò)度傾斜。 3、圖片尺寸方面，建議最長(zhǎng)邊不超過(guò)8192像素，最短邊不小于15像素，圖像長(zhǎng)寬比例維持常見(jiàn)水平 5:1 內(nèi)（具體請(qǐng)以各個(gè)服務(wù)API文檔為準(zhǔn)）。 提取圖片文字服務(wù)支持上傳圖片后直接導(dǎo)出結(jié)果嗎？來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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) 第3節(jié) 圖像的特征提取 第4節(jié) 初探深度學(xué)習(xí) 第5節(jié) 人臉識(shí)別的原理及應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)自：百科![]()
華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)間：2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們來(lái)自：百科![]()
，確保用戶數(shù)據(jù)僅在授權(quán)范圍內(nèi)使用。 數(shù)據(jù)集管理 數(shù)據(jù)集支持的類(lèi)型 文件型 圖片：對(duì)圖像類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四種圖像格式，支持用戶進(jìn)行圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)、圖像分割類(lèi)型的標(biāo)注。 音頻：對(duì)音頻類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持.wav格式，支持用戶進(jìn)行聲音分類(lèi)、語(yǔ)音內(nèi)容、語(yǔ)音分割三種類(lèi)型的標(biāo)注。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
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 總覽:優(yōu)勢(shì)來(lái)自：百科![]()
故障識(shí)別與根因定位服務(wù)實(shí)操 基于CodeArts進(jìn)行黑白棋實(shí)時(shí)對(duì)戰(zhàn)游戲開(kāi)發(fā) 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++） 基于昇騰彈性云服務(wù)器的人工智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)實(shí)驗(yàn)（Python） 使用昇騰AI彈性云服務(wù)器實(shí)現(xiàn)圖像分類(lèi)應(yīng)用 通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)Java代碼遷移 通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)軟件包遷移 通過(guò)鯤鵬開(kāi)發(fā)套件實(shí)現(xiàn)C/C++代碼遷移來(lái)自：專(zhuān)題
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