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- 靈活的開發(fā)工具:華為云提供了多種開發(fā)工具,包括代碼編輯器、數(shù)據(jù)標(biāo)注工具、模型訓(xùn)練工具、模型評估工具等,支持不同層次和角色的開發(fā)者進(jìn)行快速、高效、便捷的開發(fā)。 - 豐富的模型庫:華為云提供了多種預(yù)訓(xùn)練模型和模型市場,涵蓋了圖像、語音、文本、視頻等多種類型的數(shù)據(jù)和任務(wù),支持開發(fā)者進(jìn)行模型選擇、調(diào)優(yōu)、遷移等操作。來自:百科如果使用過程中超出了舉辦方提供的現(xiàn)金券額度,需要參賽團(tuán)隊自行負(fù)責(zé),我方不再負(fù)責(zé)額外提供。 【鯤鵬訓(xùn)練營暨鯤鵬應(yīng)用開發(fā)者比賽議程】 1、時間:5月11日-5月25日為訓(xùn)練營暨大賽報名時間; 2、6月1日-17日為訓(xùn)練營(兩期)授課階段,兩期訓(xùn)練營課程內(nèi)容一樣,同一隊伍不可重復(fù)參加; 3、6月18日-7月24日為大賽時間;來自:百科
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還有機(jī)會獲得 華為云職業(yè)認(rèn)證 證書 訓(xùn)練營結(jié)營后可直接參與HCIP-Cloud Service DevOps Engineer職業(yè)認(rèn)證,通過后即頒發(fā)證書 三、訓(xùn)練營參與流程 報名學(xué)習(xí)課程——觀看開班直播——進(jìn)入學(xué)習(xí)交流群、每日打卡學(xué)習(xí)——參加訓(xùn)練營結(jié)營賽——論壇發(fā)帖互動 四、豐富的訓(xùn)練營獎品,等你拿!來自:百科來自:百科
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AI場景下,在云端使用ModelArts進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練生成AI模型,然后將AI模型打包成鏡像通過IEF部署到邊緣節(jié)點(diǎn)運(yùn)行(推理),同時將邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)通過 數(shù)據(jù)接入服務(wù) (DIS)回傳到云端,再使用ModelArts進(jìn)一步訓(xùn)練,形成閉環(huán)。 圖3 構(gòu)建邊緣計算 安全可靠 ● IAM 認(rèn)證來自:專題華為云計算 云知識 圖像識別 使用SDK操作視頻教程 圖像識別使用SDK操作視頻教程 時間:2020-11-17 09:41:40 本視頻主要為您介紹圖像識別使用SDK操作教程: 場景描述: 華為圖像是被服務(wù)以Restful API的方式提供給用戶使用,用戶可以使用AK/SK認(rèn)證方式。來自:百科華為云計算 云知識 華為云 GaussDB 數(shù)據(jù)庫高校訓(xùn)練營-北京大學(xué)深圳研究生院&華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫聯(lián)合出品 華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫高校訓(xùn)練營-北京大學(xué)深圳研究生院&華為云GaussDB數(shù)據(jù)庫聯(lián)合出品 時間:2021-04-27 15:49:03 內(nèi)容簡介: 在當(dāng)今移動來自:百科的數(shù)據(jù)集,或者您已將用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集上傳至 OBS 目錄。 2、請準(zhǔn)備好訓(xùn)練腳本,并上傳至OBS目錄。訓(xùn)練腳本開發(fā)指導(dǎo)參見開發(fā)自定義腳本。 3、在訓(xùn)練代碼中,用戶需打印搜索指標(biāo)參數(shù)。 4、已在OBS創(chuàng)建至少1個空的文件夾,用于存儲訓(xùn)練輸出的內(nèi)容。 5、由于訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行需消耗資源,確保賬戶未欠費(fèi)。來自:專題本期動手體驗(yàn)的 AI開發(fā)平臺 ——華為云ModelArts,是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺,提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。通過此次實(shí)踐,讓大家學(xué)習(xí)和初步掌握線上AI開發(fā)基礎(chǔ)和全流程。來自:百科可以將華為云AI的能力延伸到邊緣,例如 人臉識別 、車輛識別、周界入侵、文字識別等AI能力 邊云協(xié)同 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán) 基于云端訓(xùn)練/邊緣推理的模式實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同的AI處理,可以支持增量學(xué)習(xí)、模型發(fā)布、更新、推送,形成模型最優(yōu)的完整閉環(huán)來自:專題
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