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- 圖像處理 內(nèi)容精選 換一換
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的處理算法。應(yīng)用使能層包含計算機視覺引擎、語言文字引擎以及通用業(yè)務(wù)執(zhí)行引擎等,其中: 1、計算機視覺引擎面向計算機視覺領(lǐng)域提供一些視頻或圖像處理的算法封裝,專門用來處理計算機視覺領(lǐng)域的算法和應(yīng)用。 2、語言文字引擎面向語音及其他領(lǐng)域,提供一些語音、文本等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處理算法封裝等,來自:百科備側(cè)以及客戶業(yè)務(wù)側(cè) 云手機 產(chǎn)品架構(gòu)圖 云手機基于華為TaiShan ARM服務(wù)器實現(xiàn),集成多張高性價比的專業(yè)GPU顯卡,可提供專業(yè)的圖形圖像處理能力。TaiShan服務(wù)器中運行了EulerOS作為Host OS,在Host OS中通過自研MonBox技術(shù)生成容器,在容器中運行開源來自:專題
- 圖像處理 相關(guān)內(nèi)容
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M60硬件虛擬化技術(shù),提供較為經(jīng)濟的圖形加速能力。能夠支持DirectX、OpenGL,可以提供最大顯存1GiB、分辯率為4096×2160的圖形圖像處理能力。 數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。 推來自:專題
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它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應(yīng)用,包括 人臉識別 、圖像檢測、目標(biāo)監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時注意兩者的區(qū)別。來自:其他判斷文本內(nèi)容是否是隱私政策。通過驗證的樣本都收納到數(shù)據(jù)集中,然后用這些標(biāo)注數(shù)據(jù)進行第一版的目標(biāo)識別模型訓(xùn)練。 訓(xùn)練出來的模型只是利用傳統(tǒng)圖像處理能夠識別成功的圖片進行學(xué)習(xí)。對于不成功的圖片,我們進一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識別模型來自:百科支持自定義的視頻源和渲染器,使用非攝像頭的視頻源,例如視頻文件、外接設(shè)備、第三方定制數(shù)據(jù)源等。 自定義美顏、定制數(shù)據(jù)源、多設(shè)備管理、視頻識別、圖像處理等。 自定義音頻數(shù)據(jù) 支持自己采集音頻回調(diào),開發(fā)者可以對原始數(shù)據(jù)進行處理,進行自定義操作,例如外接非標(biāo)設(shè)備、音頻文件等。 非標(biāo)設(shè)備接入、自定義音頻效果、語音處理、 語音識別 等。來自:專題M60硬件虛擬化技術(shù),提供較為經(jīng)濟的圖形加速能力。能夠支持DirectX、OpenGL,可以提供最大顯存1GiB、分辯率為4096×2160的圖形圖像處理能力。 E CS 彈性云服務(wù)器-數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hado來自:專題
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