- 基于深度學(xué)習(xí)的視覺場(chǎng)景識(shí)別 內(nèi)容精選 換一換
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單點(diǎn)抓拍、攝像頭獨(dú)立抓拍、電瓶車檢測(cè)、抓拍檢測(cè)電梯內(nèi)的電瓶車; 產(chǎn)品特點(diǎn): 本算法使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過使用大量實(shí)際場(chǎng)景圖片訓(xùn)練得到的模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)電瓶車的檢測(cè),具有速度快、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)。算法特別優(yōu)化了俯視視角下的目標(biāo)檢測(cè),更適合電梯內(nèi)的使用場(chǎng)景。標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試場(chǎng)景下檢測(cè)率超過90%,錯(cuò)誤率小于5%。來自:云商店程將從弱監(jiān)督視覺理解的角度,介紹在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程簡介 本課程介紹了在降低模型對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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。來自:百科
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相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)《使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(初級(jí))》后,對(duì)Python變成語言有了一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知,掌握了Python基礎(chǔ)的語法和使用方式。它的魅力遠(yuǎn)不止于此,在本文中,我們一起來感受和學(xué)習(xí)Python變成語言的正則表達(dá)式和多線程高級(jí)用法,以及神秘的魔法方法。話不多說,進(jìn)入實(shí)驗(yàn),我們馬上體驗(yàn)!來自:百科具體網(wǎng)絡(luò)模型能找到優(yōu)化后的、可執(zhí)行的、可加速的算子進(jìn)行功能上的最優(yōu)實(shí)現(xiàn)。如果L1芯片使能層的標(biāo)準(zhǔn)算子加速庫中無L2執(zhí)行框架層所需要的算子,這時(shí)可以通過張量加速引擎編寫新的自定義算子來支持L2執(zhí)行框架層的需要,因此張量加速引擎通過提供標(biāo)準(zhǔn)算子庫和自定義算子的能力為L2執(zhí)行框架層提供了功能完備性的算子。來自:百科
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準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測(cè)準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:響應(yīng)速度小于0.1秒。 媒資 內(nèi)容審核 自動(dòng)識(shí)別媒資中可能存在的涉政、違禁品等信息,避免已發(fā)布的文章存在違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 快速迭代:持續(xù)快速的迭代文本詞庫,及時(shí)識(shí)別新型不合規(guī)內(nèi)容。 處理速度快:處理速度小于0.1秒。來自:百科
化的數(shù)據(jù)補(bǔ)給模塊,采用了異構(gòu)或?qū)S?span style='color:#C7000B'>的處理方式來對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行快速變換,為AI Core提供了充足的數(shù)據(jù)源,從而滿足了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算中大數(shù)據(jù)量、大帶寬的需求。 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng),一切皆服務(wù)。來自:百科
智慧社區(qū)等諸多行業(yè),伙伴的算法和應(yīng)用結(jié)合華為SDC、IVS以及華為 好望云服務(wù) 等產(chǎn)品,帶來了很多“化學(xué)反應(yīng)式的驚喜”,讓我們看到華為“平臺(tái)+生態(tài)”的戰(zhàn)略已經(jīng)成為行業(yè)智能化的黑土地,在持續(xù)支撐應(yīng)用的百花齊放。 未來,華為機(jī)器視覺將持續(xù)和伙伴一起構(gòu)建共生共贏的伙伴關(guān)系,讓我們期待來年“在一起,夢(mèng)飛揚(yáng)”!來自:云商店
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