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- 圖嵌入的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 內(nèi)容精選 換一換
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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)圖的能力 實(shí)戰(zhàn)篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予機(jī)器識(shí)圖的能力 時(shí)間：2020-12-09 09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力，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)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解：構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型。來自：百科量不同形態(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)集的原始圖像是黑白的，但在實(shí)際訓(xùn)練中使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)后的圖片能夠獲得更好的訓(xùn)練效果。來自：百科
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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)的重要基礎(chǔ)，理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、優(yōu)化目標(biāo)與實(shí)現(xiàn)方法是學(xué)習(xí)后面內(nèi)容的關(guān)鍵，這也是本課程的重點(diǎn)所在。 目標(biāo)學(xué)員來自：百科也可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換。離線模型生成器收到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的中間圖并對(duì)中間圖中的每一節(jié)點(diǎn)進(jìn)行描述，逐個(gè)解析每個(gè)算子的輸入和輸出。離線模型生成器分析當(dāng)前算子的輸入數(shù)據(jù)來源，獲取上一層中與當(dāng)前算子直接進(jìn)行銜接的算子類型，通過TBE算子加速庫(kù)的接口進(jìn)入算子庫(kù)中尋找來源算子的輸出數(shù)據(jù)描述，然來自：百科
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別、 語(yǔ)音識(shí)別 、文字識(shí)別等多維度分析，形成層次化的分類標(biāo)簽。 功能描述 場(chǎng)景概念識(shí)別 基于對(duì)視頻中的場(chǎng)景信息的分析，輸出豐富而準(zhǔn)確的概念、場(chǎng)景標(biāo)簽 人物識(shí)別 基于對(duì)視頻中的人物信息的分析，輸出準(zhǔn)確的人物標(biāo)簽 視頻 OCR 識(shí)別視頻中出現(xiàn)的文字內(nèi)容，包括字幕、彈幕、以及部分自然場(chǎng)景文字和藝術(shù)字等來自：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)堂來自：百科![]()
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)的算法。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)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。來自：百科![]()
車的檢測(cè)，具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè)，更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過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，是一家專注于計(jì)算機(jī)視覺及人工智能領(lǐng)域研究、應(yīng)用的公司。公司自主研發(fā)的基于高清攝像頭里動(dòng)態(tài)人臉檢來自：云商店![]()
DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更抽象的高層代表屬性類別或特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式特征表示。研究深入學(xué)習(xí)的動(dòng)機(jī)是建立模擬大腦分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模擬大腦來自：百科![]()
第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索的廣義框架 第4章 基于進(jìn)化的方法 第5章 基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法 第6章 one-shot架構(gòu)搜索 第7章 在計(jì)算視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用 第8章 華為在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索領(lǐng)域的進(jìn)展 第9章 開放性問題和未來方向 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路來自：百科![]()
算子開發(fā)能力，通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開發(fā)。 算子類型及名稱為TBE的重要概念： 算子類型（Type）即算子的type，代表算子的類型，例如卷積算子的類型為Convolution，在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中同一類型的算子可能存在多個(gè)。 算子名稱（來自：百科![]()
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 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
最后得到可以直接計(jì)算的補(bǔ)零后圖像。 6、經(jīng)過一系列的預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)有以下兩種處理方式： -圖像數(shù)據(jù)可以根據(jù)模型要求經(jīng)過AIPP進(jìn)行進(jìn)一步預(yù)處理（可選，若DVPP輸出的數(shù)據(jù)滿足圖像要求，則可以不經(jīng)過AIPP的處理），然后將滿足要求的圖像數(shù)據(jù)在AI CPU的控制下進(jìn)入AI Core進(jìn)行所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算。來自：百科![]()
基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL） 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 使用MindSpore進(jìn)行可視化調(diào)試調(diào)優(yōu) 基于昇騰AI處理器的算子開發(fā) 基于昇騰AI處理器的目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用（ACL）來自：專題![]()
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)的場(chǎng)景下,利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(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 隨著科技的進(jìn)步，社會(huì)的發(fā)展，手機(jī)在人們生活中占了很大的比重，隨著手機(jī)使用的普及，為防止作業(yè)人員一邊作業(yè)一邊打手機(jī)的情況，從而導(dǎo)致來自：云商店![]()
任務(wù)調(diào)度器作為一個(gè)硬件執(zhí)行的任務(wù)驅(qū)動(dòng)者，為昇騰AI處理器提供具體的目標(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)流通向硬件資源的大壩系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控和有效分發(fā)不同類型的執(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)合且功能完備的執(zhí)行流程，助力相關(guān)AI應(yīng)用的開發(fā)。 華為云來自：百科![]()
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，選手可以通過深度學(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。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)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技來自：百科![]()
本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。來自：百科![]()
根據(jù)當(dāng)前TBE框架可支持的計(jì)算描述API，可采用如下公式來表達(dá)Sqrt算子的計(jì)算過程 算子代碼的實(shí)現(xiàn)可分為以下步驟： 1.算子入?yún)?shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：Tensor的數(shù)據(jù)類型，用來自：百科![]()
，包括場(chǎng)景、主體及主體發(fā)生的動(dòng)作或行為。 人臉提取： 云上人臉提?。悍治鋈A為云上的視頻文件或VIS視頻流，識(shí)別其中的人臉并輸出圖片。 邊緣人臉提?。悍治鲞吘壒?jié)點(diǎn)上的RTSP視頻流，識(shí)別其中的人臉并輸出圖片。 人流量統(tǒng)計(jì)： 云上人流量統(tǒng)計(jì)：分析華為云上的視頻文件或VIS視頻流，檢測(cè)來自：百科![]()
云知識(shí) 2021華為嵌入式軟件大賽-追光者(實(shí)物組北部賽區(qū)) 2021華為嵌入式軟件大賽-追光者(實(shí)物組北部賽區(qū)) 時(shí)間：2021-06-07 16:08:27 【賽事簡(jiǎn)介】 華為嵌入式軟件大賽是華為公司面向在校大學(xué)生舉辦的大型嵌入式軟硬件競(jìng)賽，在華為嵌入式軟件大賽的舞臺(tái)上，不僅可以來自：百科
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