- 深度學(xué)習(xí)的植物分類識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
-
來(lái)自:百科API、交流學(xué)習(xí)和實(shí)戰(zhàn)的平臺(tái)。 【賽事背景】 華為云已經(jīng)成為全球主要云服務(wù)供應(yīng)商,在華為云上開放了2400+ API,包括計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用服務(wù)、軟件開發(fā)服務(wù)、視頻、數(shù)據(jù)庫(kù)、EI智能等74+產(chǎn)品,如何利用這些豐富強(qiáng)大的API快速開發(fā)自己的應(yīng)用和服務(wù),成為大家關(guān)注的熱點(diǎn)。 本次AI 人臉識(shí)別 賽,為華為云來(lái)自:百科
- 深度學(xué)習(xí)的植物分類識(shí)別 相關(guān)內(nèi)容
-
使用ModelArts中開發(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)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集T來(lái)自:專題使用ModelArts中開發(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)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集T來(lái)自:專題
- 深度學(xué)習(xí)的植物分類識(shí)別 更多內(nèi)容
-
視頻標(biāo)簽 (簡(jiǎn)稱VCT),基于深度學(xué)習(xí)對(duì)視頻進(jìn)行場(chǎng)景分類、人物識(shí)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)來(lái)自:百科
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié) 導(dǎo)讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹 第3節(jié) 深度學(xué)習(xí)入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)操演練 華為云 面向未來(lái)的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)來(lái)自:百科
CREATE用來(lái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象; 2.ALTER 用來(lái)修改數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象的屬性; 3.DROP則是用來(lái)刪除數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象; 文中課程 更多精彩課堂、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn),盡在華為云學(xué)院 SQL語(yǔ)法分類 本課程講解SQL的各個(gè)分類語(yǔ)句,包括數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)言DQL、數(shù)據(jù)操作語(yǔ)言DML、數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言D來(lái)自:百科
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別 圖像識(shí)別 時(shí)間:2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體來(lái)自:百科
片檢索和分類、基于場(chǎng)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(shí)別 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)別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識(shí)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(guò)二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利來(lái)自:百科
典數(shù)據(jù)集和經(jīng)典算法的介紹,每章課程都是實(shí)戰(zhàn)案例,配合代碼講解和精心設(shè)計(jì)的課后作業(yè),基于華為云一站式 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts進(jìn)行動(dòng)手實(shí)踐,充足算力供您使用,幫助您真正掌握八大熱門AI領(lǐng)域的模型開發(fā)能力。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、熟練使用華為云ModelArts一站式AI開發(fā)平臺(tái);來(lái)自:百科
道道全糧油股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱道道全)是集食用植物油及相關(guān)副產(chǎn)品生產(chǎn)、科研、貿(mào)易、倉(cāng)儲(chǔ)、物流于一體的綜合性油脂加工企業(yè)。公司始終專注于食用植物油加工領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新,在生產(chǎn)過(guò)程中堅(jiān)持以“工業(yè) 4.0”為目標(biāo),引進(jìn)、開發(fā)、整合了先進(jìn)的智能裝備與信息化系統(tǒng),逐步實(shí)現(xiàn)由傳統(tǒng)加工向智能制造的邁進(jìn)。 道道全深刻的認(rèn)識(shí)到企業(yè)來(lái)自:云商店
方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺任務(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?qǐng)D像分類技術(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?qǐng)D像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自:百科
,減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢(shì) 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識(shí)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測(cè),準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對(duì)廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測(cè)。 2. 針對(duì)客戶需求進(jìn)行定制化功能開發(fā):針對(duì)不同行業(yè)應(yīng)用需求,來(lái)自:云商店
圖像標(biāo)簽服務(wù) imagetagging能準(zhǔn)確識(shí)別自然圖片中數(shù)百種場(chǎng)景、上千種通用物體及其屬性。讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時(shí)用戶發(fā)送待處理圖片,返回圖片標(biāo)簽內(nèi)容及相應(yīng)置信度。 圖像識(shí)別 Image 圖像識(shí)別(Image Recognition),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),來(lái)自:百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的油藏?cái)?shù)據(jù)分類與識(shí)別
- 鴻蒙 圖像分類(拍照識(shí)別植物/動(dòng)物)
- 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)分類與識(shí)別中的應(yīng)用
- 深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垃圾分類系統(tǒng) - 深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像識(shí)別 垃圾分類
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:智能植物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)與優(yōu)化
- 《深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從入門到精通》——3.6.2 交通標(biāo)志的識(shí)別分類
- 《深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別:原理與實(shí)踐》—3.2 圖像分類識(shí)別預(yù)備知識(shí)
- 深度學(xué)習(xí)分類任務(wù)常用評(píng)估指標(biāo)
- Python深度學(xué)習(xí)入門——手寫數(shù)字分類
- 【葉片識(shí)別】基于matlab LBP植物葉片識(shí)別【含Matlab源碼 1702期】