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  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 內(nèi)容精選 換一換
  • 像素值為0或者1二值化圖像。MNIST數(shù)據(jù)集原始圖像是黑白,但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后圖片能夠獲得更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 時(shí)間:2020-12-07 16:53:14 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)重要基礎(chǔ),理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容關(guān)鍵,這也是本課程重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 相關(guān)內(nèi)容
  • 別、 語(yǔ)音識(shí)別 、文字識(shí)別等多維度分析,形成層次化分類(lèi)標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中場(chǎng)景信息分析,輸出豐富而準(zhǔn)確概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息分析,輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)文字內(nèi)容,包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等
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    車(chē)檢測(cè),具有速度快、準(zhǔn)確率高特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下目標(biāo)檢測(cè),更適合電梯內(nèi)使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過(guò)90%,錯(cuò)誤率小于5%。 服務(wù)商簡(jiǎn)介 上海考斯信息技術(shù)有限公司,是一家專(zhuān)注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)及人工智能領(lǐng)域研究、應(yīng)用公司。公司自主研發(fā)基于高清攝像頭里動(dòng)態(tài)人臉檢
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  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 更多內(nèi)容
  • 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)算法。目前,在圖像、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛應(yīng)用,并且在某些問(wèn)題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類(lèi)水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。
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    第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索廣義框架 第4章 基于進(jìn)化方法 第5章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索 第7章 在計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用 第8章 華為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索領(lǐng)域進(jìn)展 第9章 開(kāi)放性問(wèn)題和未來(lái)方向 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路
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    云知識(shí) 圖像處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 圖像處理理論、應(yīng)用與實(shí)驗(yàn) 時(shí)間:2020-12-16 09:19:27 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門(mén)研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用應(yīng)用,包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)
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    DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)一種,機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能必由之路。深度學(xué)習(xí)概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究,包含多個(gè)隱藏層多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更抽象高層代表屬性類(lèi)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)動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模擬大腦
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    也可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成中間圖并對(duì)中間圖中每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述,逐個(gè)解析每個(gè)算子輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子輸入數(shù)據(jù)來(lái)源,獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接算子類(lèi)型,通過(guò)TBE算子加速庫(kù)接口進(jìn)入算子庫(kù)中尋找來(lái)源算子輸出數(shù)據(jù)描述,然
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖能力 實(shí)戰(zhàn)篇:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖能力 時(shí)間:2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺(jué)能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡(jiǎn)介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類(lèi)模型、經(jīng)典入門(mén)示例詳解:構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別模型。
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    算子開(kāi)發(fā)能力,通過(guò)TBE提供API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子開(kāi)發(fā)。 算子類(lèi)型及名稱為T(mén)BE重要概念: 算子類(lèi)型(Type)即算子type,代表算子類(lèi)型,例如卷積算子類(lèi)型為Convolution,在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中同一類(lèi)型算子可能存在多個(gè)。 算子名稱(
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    面多維度智能核查; 2. 準(zhǔn)確率高:采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與海量訓(xùn)練數(shù)據(jù),模型識(shí)別準(zhǔn)確率高; 3. 識(shí)別速度快:實(shí)時(shí)對(duì)視頻進(jìn)行審核,快速識(shí)別視頻違規(guī)項(xiàng)。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    任務(wù)調(diào)度器作為一個(gè)硬件執(zhí)行任務(wù)驅(qū)動(dòng)者,為昇騰AI處理器提供具體目標(biāo)任務(wù)。運(yùn)行管理器和任務(wù)調(diào)度器聯(lián)合互動(dòng),共同組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)流通向硬件資源大壩系統(tǒng),實(shí)時(shí)監(jiān)控和有效分發(fā)不同類(lèi)型執(zhí)行任務(wù)。 總之,整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件為昇騰AI處理器提供一個(gè)軟硬件結(jié)合且功能完備執(zhí)行流程,助力相關(guān)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)。 華為云
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    檢測(cè)模型AI應(yīng)用。人車(chē)檢測(cè)模型可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,檢測(cè)道路上人和車(chē)位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(高級(jí)) 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)魔法方法的使用。
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    數(shù)據(jù)補(bǔ)給模塊,采用了異構(gòu)或?qū)S?span style='color:#C7000B'>的處理方式來(lái)對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速變換,為AI Core提供了充足數(shù)據(jù)源,從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬需求。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。數(shù)字化成功關(guān)鍵是以云原生思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。
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    根據(jù)當(dāng)前TBE框架可支持計(jì)算描述API,可采用如下公式來(lái)表達(dá)Sqrt算子計(jì)算過(guò)程 算子代碼實(shí)現(xiàn)可分為以下步驟: 1.算子入?yún)?shape:Tensor屬性,表示Tensor形狀,用list或tuple類(lèi)型表示,例如(3,2,3)、(4,10); dtype:Tensor數(shù)據(jù)類(lèi)型,用
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    本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展必由之路。
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    華為云好望商城打手機(jī)智能檢測(cè)主要應(yīng)用于禁止打手機(jī)場(chǎng)景下,利用智能攝像機(jī)前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)檢測(cè)是否有人員打手機(jī),實(shí)時(shí)上報(bào)違章人員信息,提高作業(yè)安全。 商品介紹 隨著科技進(jìn)步,社會(huì)發(fā)展,手機(jī)在人們生活中占了很大比重,隨著手機(jī)使用普及,為防止作業(yè)人員一邊作業(yè)一邊打手機(jī)情況,
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    15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中街景圖像展開(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)為核心各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人們生活當(dāng)中。隨著產(chǎn)業(yè)需求和政策導(dǎo)向需要,各公司在AI技
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    測(cè)視頻中出現(xiàn)車(chē)輛或車(chē)牌信息。 入侵檢測(cè) 云上入侵檢測(cè):分析華為云上VIS視頻流,當(dāng)有目標(biāo)闖入您設(shè)置禁止線或禁止區(qū)域時(shí),向應(yīng)用觸發(fā)告警。 邊緣入侵檢測(cè):分析邊緣攝像頭輸出RTSP視頻流,當(dāng)有目標(biāo)闖入您設(shè)置禁止線或禁止區(qū)域時(shí),向應(yīng)用觸發(fā)告警。 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)
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    確 識(shí)別準(zhǔn)確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度高 對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景魯棒性強(qiáng) 對(duì)不同天氣條件、不同攝像頭角度等復(fù)雜場(chǎng)景視頻動(dòng)作識(shí)別具有良好魯棒性 建議搭配使用: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 4.視頻人物分析 對(duì)媒體視頻中公眾人物進(jìn)行分析,準(zhǔn)確識(shí)別視頻中出現(xiàn)政治人物、影視明星等名人
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