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  • caffe深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像分割 內(nèi)容精選 換一換
  • 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、Caffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn)。
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    云知識(shí) 華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)間:2020-12-08 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
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  • caffe深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像分割 相關(guān)內(nèi)容
  • 自研MoXing深度學(xué)習(xí)框架,提升算法開發(fā)效率和訓(xùn)練速度。 優(yōu)化深度模型推理中GPU的利用率,加速云端在線推理。 可生成在Ascend芯片上運(yùn)行的模型,實(shí)現(xiàn)高效端邊推理。 靈活 支持多種主流開源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNet、CaffePyTorch、XG
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    的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的輸入,對(duì)AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標(biāo)注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類等多個(gè)標(biāo)注場(chǎng)景,可適用于各種AI項(xiàng)目,如計(jì)算機(jī)視覺
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  • caffe深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像分割 更多內(nèi)容
  • 、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類等多個(gè)標(biāo)注場(chǎng)景,可適用于各種AI項(xiàng)目,如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、音視頻分析等;數(shù)據(jù)管理同時(shí)提供數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、智能標(biāo)注、團(tuán)隊(duì)標(biāo)注以及版本管理等功能,AI開發(fā)者可基于該框架實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注全流程處理。 Mo
    來自:專題
    越來越重要。其中,Spark是當(dāng)今應(yīng)用最為廣泛通用的大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)之一。BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件提供了Spark性能改進(jìn)的各種優(yōu)化技術(shù),包括優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從而實(shí)現(xiàn)Spark性能倍級(jí)提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)展歷程; 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn);
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    GPU內(nèi)置硬件視頻編解碼引擎,能夠同時(shí)進(jìn)行35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場(chǎng)景,例如圖片識(shí)別、 語音識(shí)別 等場(chǎng)景。 常用的軟件支持列表如下: TensorflowCaffe、PyTorchMXNet深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2
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    算能力,可以使用P1型云服務(wù)器。常用的軟件支持列表如下: TensorflowCaffe、PyTorch、MXNet深度學(xué)習(xí)框架 RedShift for Autodesk 3dsMax、V-Ray for 3ds Max Agisoft PhotoScan MapD 彈性云服務(wù)器
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    14:00:38 人工智能 培訓(xùn)學(xué)習(xí) 昇騰計(jì)算 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如CaffeTensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型,模型轉(zhuǎn)換過程中可以實(shí)現(xiàn)算子調(diào)度的優(yōu)化、權(quán)值數(shù)據(jù)重排
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    圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別( Image Recognition ),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、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 圖像識(shí)別(Image Recognition),基于深度學(xué)
    來自:專題
    目標(biāo)檢測(cè):在建筑施工現(xiàn)場(chǎng),基于定制化的圖像識(shí)別目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng),可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)人員是否佩戴安全帽,以降低安全風(fēng)險(xiǎn)。 圖像搜索:基于圖像標(biāo)簽的圖像搜索技術(shù),不管用戶輸入關(guān)鍵字,還是輸入一張圖像,都可以快速搜索到想要的圖像。 展開內(nèi)容 收起內(nèi)容 圖像識(shí)別相關(guān)精選推薦 《深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別:原理與實(shí)踐》—2 圖像識(shí)別前置技術(shù)
    來自:專題
    第四屆鯤鵬杯山東新動(dòng)能軟件創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽分賽鯤鵬訓(xùn)練營開發(fā)者大賽 時(shí)間:2020-12-08 17:11:01 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)行圖像語義分割,對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類。 【賽事簡(jiǎn)介】 為深入貫徹落實(shí)省委省政府關(guān)于加快推進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換重大工程戰(zhàn)略部
    來自:百科
    通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 業(yè)界主流的AI引擎TensorFlowSpark_MLlib、MXNetCaffe、PyTorch、XGBoost-Sklearn等,大量的開發(fā)者基于主流AI引擎,開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。
    來自:百科
    概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 訓(xùn)練服務(wù)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 權(quán)限管理:理解Octopus的權(quán)限與委托 總覽:優(yōu)勢(shì)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) AI引擎 AI引擎 時(shí)間:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的開發(fā)環(huán)境、訓(xùn)練作業(yè)、模型推理(即模型管理和部署上線)支持的AI框架。主要包括業(yè)界主流的AI框架,TensorFlow、MXNetCaffe、Spark_Mllib、PyTo
    來自:百科
    ModelArts操作指導(dǎo) 為什么需要云上AI開發(fā) 06:30 為什么需要云上AI開發(fā) 為什么需要云上AI開發(fā) 為什么需要云上AI開發(fā) 云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼 23:43 云上AI開發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-運(yùn)行訓(xùn)練作業(yè) 16:08
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    兼容主流深度學(xué)習(xí)框架:Apulis AI Studio兼容包括華為MindSpore、TensorFlowPyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架,方便用戶使用自己熟悉的框架進(jìn)行開發(fā)和部署。綜上所述,Apulis AI Studio配套人工服務(wù)(H CS 版)在數(shù)據(jù)處理、全場(chǎng)景AI開發(fā)、端
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像標(biāo)簽優(yōu)勢(shì) 圖像標(biāo)簽優(yōu)勢(shì) 時(shí)間:2020-09-17 10:12:06 圖像標(biāo)簽(Image Tagging),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、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確
    來自:百科
    華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別服務(wù) 圖像識(shí)別服務(wù) 時(shí)間:2020-12-16 11:26:03 圖像識(shí)別(Image Recognition),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,提供數(shù)萬種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測(cè)和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。 課程簡(jiǎn)介
    來自:百科
    功能,均可以通過web界面由用戶自助進(jìn)行操作。 支持VPC 支持通過VPC內(nèi)的私有網(wǎng)絡(luò),與ECS之間內(nèi)網(wǎng)互通; 易用性 支持TensorFlowCaffe等流行框架 支持k8s/Swarm,使用戶能夠非常簡(jiǎn)便的搭建、管理計(jì)算集群。 未來支持主流框架鏡像、集群自動(dòng)化發(fā)放 存儲(chǔ) 支
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    AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用場(chǎng)景 應(yīng)用場(chǎng)景
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