- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù) 內(nèi)容精選 換一換
-
聯(lián)系電話:15253155260(同微信) 電子郵箱:584078368@qq.com QQ群號(hào)碼:761047342 華為云 面向未來(lái)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)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新,攜手客戶(hù)、合作伙伴和開(kāi)發(fā)者,致來(lái)自:百科一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。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(lèi)型,涵蓋圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、音頻分割、文本分類(lèi)等多個(gè)標(biāo)來(lái)自:百科
- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù) 相關(guān)內(nèi)容
-
體驗(yàn)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 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。 注冊(cè)昵稱(chēng)審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶(hù)注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核,過(guò)濾包含廣告、反動(dòng)、色情等內(nèi)容的用戶(hù)昵稱(chēng)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 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來(lái)自:百科本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 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,讓使用者來(lái)自:專(zhuān)題
- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割技術(shù) 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別 圖像識(shí)別 時(shí)間:2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)。基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容,提供多種物來(lái)自:百科注冊(cè)昵稱(chēng)審核 對(duì)網(wǎng)站的用戶(hù)注冊(cè)信息進(jìn)行智能審核,過(guò)濾包含廣告、反動(dòng)、色情等內(nèi)容的用戶(hù)昵稱(chēng)。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下: 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)。來(lái)自:百科核成本和業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn) 優(yōu)勢(shì) 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 處理速度快 基于大規(guī)模GPU集群,快速識(shí)別敏感信息 網(wǎng)站論壇 不合規(guī)圖片的識(shí)別和處理是用戶(hù)原創(chuàng)內(nèi)容(UGC)類(lèi)網(wǎng)站的重點(diǎn)工作,基于內(nèi)容審核,可以識(shí)別并預(yù)警用戶(hù)上傳的不合規(guī)圖片,幫助客戶(hù)快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自:百科本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶(hù)基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類(lèi)的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 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,讓使用者來(lái)自:專(zhuān)題數(shù)據(jù)管理中團(tuán)隊(duì)標(biāo)注的完成驗(yàn)收的各選項(xiàng)表示什么意思? 1.全部通過(guò):被駁回的樣本,也會(huì)通過(guò)。 2.全部駁回時(shí):已經(jīng)通過(guò)的樣本,需要重新標(biāo)注,下次驗(yàn)收時(shí)重新進(jìn)行審核。 3.剩余全部通過(guò):已經(jīng)駁回的會(huì)駁回,其余會(huì)自動(dòng)驗(yàn)收通過(guò)。 4.剩余全部駁回時(shí),樣本抽中的通過(guò)的,不需要標(biāo)注了,未通過(guò)和樣本未抽中的需要重新標(biāo)注驗(yàn)收。來(lái)自:專(zhuān)題可識(shí)別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像 不良場(chǎng)景檢測(cè) 準(zhǔn)確識(shí)別抽煙、賭博、手術(shù)等容易引人反感的圖像 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn) 基于華為海量圖片樣本庫(kù),和自研的深度圖像識(shí)別模型,識(shí)別準(zhǔn)確率高,幫助企業(yè)客戶(hù)減少人工審核成本 檢測(cè)范圍廣 圖片內(nèi)容審核覆蓋涉黃、低俗、廣告、涉政涉暴、涉政敏感人物和不良場(chǎng)景等多種違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的智能審核來(lái)自:百科穩(wěn)定可靠 可提供企業(yè)級(jí)穩(wěn)定的圖片搜索服務(wù),秒級(jí)響應(yīng)能力。 個(gè)性定制 可根據(jù)用戶(hù)的特定場(chǎng)景,進(jìn)行圖像搜索定制化服務(wù)。 圖像搜索 ImageSearch 圖像搜索( Image Search ),即以圖搜圖,華為云圖像搜索基于深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù),利用特征向量化與搜索能力,幫助客戶(hù)從指定圖庫(kù)中搜索相同及相似的圖片。來(lái)自:百科信息化的細(xì)分場(chǎng)景: 智慧倉(cāng)儲(chǔ)主要聚焦于解決貨物出入庫(kù)、資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)、智能分揀、貨物跟蹤定位等場(chǎng)景中的關(guān)鍵問(wèn)題。 倉(cāng)儲(chǔ)管理的痛點(diǎn) 在智慧倉(cāng)儲(chǔ)覆蓋的四大場(chǎng)景業(yè)務(wù)中,當(dāng)前傳統(tǒng)WMS系統(tǒng)或解決方案有如下幾個(gè)問(wèn)題。 出入庫(kù)場(chǎng)景 一般使用基于面單掃描的掃描槍進(jìn)行人工掃描,在貨車(chē)到達(dá)倉(cāng)庫(kù)門(mén)的時(shí)候,來(lái)自:百科相信很多小伙伴體驗(yàn)沙箱實(shí)驗(yàn)《使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python(初級(jí))》后,對(duì)Python變成語(yǔ)言有了一個(gè)基礎(chǔ)的認(rèn)知,掌握了Python基礎(chǔ)的語(yǔ)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(lái)感受和學(xué)習(xí)Python變成語(yǔ)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(shuō),進(jìn)入實(shí)驗(yàn),我們馬上體驗(yàn)!來(lái)自:百科
- 【圖像分割】走進(jìn)基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割
- 基于MATLAB均值漂移圖像分割技術(shù)
- 深度學(xué)習(xí)中的圖像分割:方法和應(yīng)用
- 基于聚類(lèi)的“圖像分割”
- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義分割(Deep Learning-based Image Semantic Segmentation)
- 探索基于深度學(xué)習(xí)的測(cè)井解釋技術(shù)
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——1.2.2 基于統(tǒng)計(jì)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)
- 基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理網(wǎng)站|簡(jiǎn)記
- 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)
- 【圖像分割】基于matlab貝葉斯圖像分割【含Matlab源碼 1677期】