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- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn) 內(nèi)容精選 換一換
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來自:百科AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語義分割,對圖像進(jìn)行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來,以AI技術(shù)為核心的各項應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要,各公司在AI技術(shù)方面的投資持續(xù)增長,計算機(jī)視覺已經(jīng)成為了相關(guān)算法占比最大,研發(fā)投來自:百科
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn) 相關(guān)內(nèi)容
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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)計算過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算的補(bǔ)零后圖像。來自:百科部署在AI1型服務(wù)器上執(zhí)行的方法。 實驗?zāi)繕?biāo)與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務(wù)器 完成黑白圖像上色應(yīng)用開發(fā),通過該實驗了解將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到昇騰310處理器運(yùn)行的一般過程和方法。 基本要求: 1. 對業(yè)界主流的深度學(xué)習(xí)框架(Caffe、TensorFlow等)有一定了解。來自:百科
- 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn) 更多內(nèi)容
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類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 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。利用翻拍識別來自:百科
iLabPower研發(fā)與質(zhì)量數(shù)字化平臺 覆蓋整個研發(fā)流程 iLabPower覆蓋了從研究發(fā)現(xiàn)、產(chǎn)品化開發(fā)到生產(chǎn)質(zhì)量檢驗整個研發(fā)流程,滿足企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)快速實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。 iLabPower覆蓋了從研究發(fā)現(xiàn)、產(chǎn)品化開發(fā)到生產(chǎn)質(zhì)量檢驗整個研發(fā)流程,滿足企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)快速實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。 iLabPower研發(fā)與質(zhì)量數(shù)字化平臺來自:專題
華為云計算 云知識 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯 時間:2020-12-10 14:35:41 2020第二屆華為云人工智能大賽無人車挑戰(zhàn)杯是在華為云人工智能平臺(華為云一站式 AI開發(fā)平臺 ModelArts、端云協(xié)同解來自:百科
簽 視頻 OCR 識別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場景文字和藝術(shù)字等 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準(zhǔn)確 采用標(biāo)簽排序?qū)W習(xí)算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,識別精度高,支持實時識別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)可快速集成 層次標(biāo)簽 層來自:百科
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