Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買
- 基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)圖像分割 內(nèi)容精選 換一換
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 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(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的必由之路。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱藏層的多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特來(lái)自：百科
- 基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)圖像分割 相關(guān)內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科
- 基于弱監(jiān)督深度學(xué)習(xí)圖像分割 更多內(nèi)容
-
![]()
從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-15 15:23:12 深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前，在圖像、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用，并且在某些問(wèn)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
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(kāi)發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割 第4章來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)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、掌握圖像分類技術(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、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
ModelArts訓(xùn)練好后的模型如何獲??？ 使用自動(dòng)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的模型只能在ModelArts上部署上線，無(wú)法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓(xùn)練生成的模型，會(huì)存儲(chǔ)至用戶指定的 OBS 路徑中，供用戶下載。 是否支持圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練？ 支持。您可以使用以下三種方式實(shí)現(xiàn)圖像分割任務(wù)的訓(xùn)練。 您可以在AI來(lái)自：專題![]()
Content Processing）服務(wù)，基于對(duì)視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學(xué)習(xí)多模態(tài)信息分析技術(shù)，快速準(zhǔn)確地把長(zhǎng)視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識(shí)別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面來(lái)自：百科![]()
并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)特技術(shù)構(gòu)筑的視覺(jué)基礎(chǔ)模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場(chǎng)景數(shù)據(jù)對(duì)模型微調(diào)即可實(shí)現(xiàn)特定場(chǎng)景任務(wù)。 了解詳情 盤古多模態(tài)大模型 融合語(yǔ)言和視覺(jué)跨模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來(lái)自：專題![]()
動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含兩階段檢測(cè)子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測(cè)子: YOLO, SSD；成功的檢測(cè)子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來(lái)自：百科![]()
。數(shù)據(jù)反映了真實(shí)世界的狀況。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(kāi)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(yǔ)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A來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 動(dòng)態(tài)類型和弱類型相關(guān)介紹 動(dòng)態(tài)類型和弱類型相關(guān)介紹 時(shí)間：2021-03-09 17:06:10 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 人工智能 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言環(huán)境 動(dòng)態(tài)類型是指變量在聲明時(shí)不指定類型，可以使用任意的值為該變量賦值。而且對(duì)象往往可以在運(yùn)行時(shí)增加或者刪除某一個(gè)成員變量。 弱類型是指在某一種來(lái)自：百科![]()
為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供技術(shù)保障。 商品介紹 呼吸器顏色智能檢測(cè)是用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)變壓器工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，基于大規(guī)模呼吸器圖片數(shù)據(jù)檢測(cè)訓(xùn)練，將算法加載到攝像機(jī)內(nèi)部，利用攝像機(jī)AI芯片強(qiáng)大的分析推理能力，實(shí)現(xiàn)視頻畫面實(shí)時(shí)分析，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確判定呼吸器顏來(lái)自：云商店![]()
賴方面所開(kāi)展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員了解： 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開(kāi)放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章來(lái)自：百科![]()
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(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)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(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們來(lái)自：百科![]()
商品鏈接：陽(yáng)光廚房解決方案；安徽水天信息科技有限公司 華為好望商城 云市場(chǎng)商品 華為好望商城 陽(yáng)光廚房解決方案 利用先進(jìn)的人工智能圖像監(jiān)測(cè)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)和華為SDC框架，可有效檢測(cè)廚師帽、口罩、老鼠等情況，解決目前學(xué)校、園區(qū)、機(jī)關(guān)單位的后廚安全及衛(wèi)生問(wèn)題，異常自動(dòng)告警提示，便于透明化管理。來(lái)自：云商店
看了本文的人還看了
- 【圖像分割】走進(jìn)基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割
- 弱監(jiān)督實(shí)例分割BoxInst(只需要box標(biāo)注即可實(shí)例分割)論文分享
- 【機(jī)器學(xué)習(xí)】——簡(jiǎn)述有監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)
- 碩士論文評(píng)審 - 兩篇：地震數(shù)據(jù)去噪，圖像分割標(biāo)注
- 深度學(xué)習(xí)中的圖像分割：方法和應(yīng)用
- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義分割（Deep Learning-based Image Semantic Segmentation）
- 基于聚類的“圖像分割”
- 技術(shù)綜述二：標(biāo)注數(shù)據(jù)不足下的深度學(xué)習(xí)方法概述
- 【CV煉丹爐系列】弱監(jiān)督學(xué)習(xí)在圖像分類中的應(yīng)用
- 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型：圖像語(yǔ)義分割與對(duì)象檢測(cè)