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謝老師,華為云EI技術專家,10年人工智能/計算機視覺研究經驗,在國際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文,谷歌引用數1700,擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了計算機視覺的發(fā)展歷程、三大設計原則、近期的兩個里程碑;人類與計算機理解圖像的不同方式和本質困難,以及當前最好的方法統(tǒng)計學習。來自:百科以及單階段檢測子: YOLO, SSD;成功的檢測子包含的幾個模塊;圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程目標 通過本課程的學習,使學員: 1、了解典型的現代物體檢測子包含的兩階段檢測子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程大綱 第1章 語義理解:分類,檢測以及分割來自:百科
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來自:百科●對圖像視頻質量要求高、大內存,大量數據處理,I/O并發(fā)能力??梢酝瓿煽焖俚臄祿幚斫粨Q以及大量的GPU計算能力的場景。例如圖形渲染、工程制圖。 ●推薦使用GPU圖形加速型 彈性云服務器 ,G1型彈性云服務器基于NVIDIA Tesla M60硬件虛擬化技術,提供較為經濟的圖形加速能來自:專題
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