- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮 內(nèi)容精選 換一換
-
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:百科時(shí)間:2020-08-19 09:27:09 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造中,算子組成了不同應(yīng)用功能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。而張量加速引擎(Tensor Boost Engine)作為算子的兵工廠,為基于昇騰AI處理器運(yùn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算子開(kāi)發(fā)能力,用TBE語(yǔ)言編寫的TBE算子來(lái)構(gòu)建各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí),TBE對(duì)算子也提供來(lái)自:百科
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮 相關(guān)內(nèi)容
-
TIFF格式的圖片。 2、圖像各邊的像素大小在15px到8192px之間。 3、圖像中識(shí)別區(qū)域有效占比超過(guò)80%,保證整張表格及其邊緣包含在圖像內(nèi)。 4、支持圖像任意角度的水平旋轉(zhuǎn)。 5、目前不支持復(fù)雜背景(如戶外自然場(chǎng)景、防偽水印等)和表格線扭曲圖像的文字識(shí)別。 6、支持中英文以及部分繁體字。來(lái)自:專題低噪點(diǎn),柔滑細(xì)膩。 高清顯示:4K60幀高清流暢體驗(yàn),桌面操控延時(shí)無(wú)感知。 場(chǎng)景自動(dòng)識(shí)別:適配不同應(yīng)用場(chǎng)景(普通文本、自然圖像、視頻、3D圖形等)采用不同壓縮算法,重復(fù)數(shù)據(jù)不傳輸,降低帶寬。 高音質(zhì):對(duì)語(yǔ)音場(chǎng)景自動(dòng)識(shí)別主動(dòng)降噪,提供更加清晰實(shí)時(shí)的聲音,準(zhǔn)確還原聲音細(xì)節(jié)。 色彩無(wú)損來(lái)自:專題
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮 更多內(nèi)容
-
各行各業(yè)智能化深入帶來(lái)更多的應(yīng)用開(kāi)發(fā)場(chǎng)景,通常需要集成各類服務(wù)快速上線。比如三方服務(wù)集成、AI推理、車牌識(shí)別。 其優(yōu)勢(shì)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(cè)服務(wù)針對(duì)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,形成豐富的應(yīng)用處理場(chǎng)景。并隨時(shí)根據(jù)業(yè)來(lái)自:專題OBS GPU的作用 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景來(lái)自:專題GPU云服務(wù)器 的產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場(chǎng)景。P系列提供P2v/P1/Pi1實(shí)例,滿足科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理等計(jì)算場(chǎng)景來(lái)自:專題通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開(kāi)放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù) 第3章 通用視覺(jué)基元屬性感知來(lái)自:百科華為企業(yè)人工智能高級(jí)開(kāi)發(fā)者培訓(xùn):培訓(xùn)內(nèi)容 國(guó)家名稱縮寫 手機(jī)號(hào)所屬的國(guó)家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 策略參數(shù)說(shuō)明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Grs國(guó)家碼對(duì)照表:DR2:亞非拉(新加坡) 國(guó)家(或地區(qū))碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PIN 提交排序任務(wù)API:請(qǐng)求消息 國(guó)家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細(xì)分(全球)來(lái)自:云商店型應(yīng)用提供有力支持。適用于多種應(yīng)用場(chǎng)景,包括HPC、 媒體處理 、文件共享、內(nèi)容管理和Web服務(wù)等。 HPC 在仿真實(shí)驗(yàn)、生物制藥、基因測(cè)序、圖像處理、科學(xué)研究、氣象預(yù)報(bào)等涉及高性能計(jì)算解決大型計(jì)算問(wèn)題的行業(yè),彈性文件系統(tǒng)為其計(jì)算能力、存儲(chǔ)效率、網(wǎng)絡(luò)帶寬及時(shí)延提供重要保障。 媒體處理來(lái)自:百科網(wǎng)站的訪問(wèn)速度。靜態(tài)資源即每次訪問(wèn)得到的都是相同的文件,例如:圖片、視頻、網(wǎng)站中的文件(html、css、js)、軟件安裝包、apk文件、壓縮包文件等。靜態(tài)內(nèi)容可以通過(guò)內(nèi)容分離技術(shù)將靜態(tài)資源分離到 CDN 的節(jié)點(diǎn)中,路由只需要向CDN服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求,而不是所有的請(qǐng)求都發(fā)送到源站,這將顯著提高頁(yè)面訪問(wèn)速度。來(lái)自:百科
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法總結(jié)
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之圖像風(fēng)格遷移視覺(jué)效果
- 基于CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割matlab仿真
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之圖像風(fēng)格遷移視覺(jué)效果
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的CIFAR10圖像分類
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積是什么為什么要使用卷積核運(yùn)算
- 《探秘卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心—卷積核》
- 圖像分類算法:從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到遷移學(xué)習(xí)