- 利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別過(guò)程 內(nèi)容精選 換一換
-
打手機(jī)智能檢測(cè)算法是基于人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合大數(shù)據(jù),使用大量的人員打手機(jī)圖片數(shù)據(jù)采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行智能檢測(cè)訓(xùn)練。算法采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征,忽略圖片數(shù)據(jù)中的不相關(guān)信息,并結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行推理判斷。 將訓(xùn)練完成后的算法加載到AI攝像機(jī)內(nèi)部,利用攝像機(jī)內(nèi)部AI芯片強(qiáng)大來(lái)自:云商店layer)中的權(quán)值求和過(guò)程,也是一個(gè)算子。 Ascend模型轉(zhuǎn)換導(dǎo)航 絕大多數(shù)情況下,由于昇騰AI軟件棧支持絕大多數(shù)算子,開發(fā)者不需要進(jìn)行自定義算子的開發(fā),只需提供深度學(xué)習(xí)模型文件,通過(guò)離線模型生成器(OMG)轉(zhuǎn)換就能夠得到離線模型文件,從而進(jìn)一步利用流程編排器(Matrix)來(lái)自:百科
- 利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別過(guò)程 相關(guān)內(nèi)容
-
來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 查詢?cè)茖>€項(xiàng)目標(biāo)簽ListProjectTags 查詢?cè)茖>€項(xiàng)目標(biāo)簽ListProjectTags 時(shí)間:2023-10-18 15:03:02 功能介紹 查詢租戶在指定Project中實(shí)例類型的所有資源標(biāo)簽集合。 標(biāo)簽管理服務(wù)需要能夠列出當(dāng)前租戶全部已使用的來(lái)自:百科
- 利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別過(guò)程 更多內(nèi)容
-
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么 時(shí)間:2021-06-02 09:39:43 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的目標(biāo),是為用戶和各種應(yīng)用系統(tǒng)提供一個(gè)信息基礎(chǔ)設(shè)施和高效的運(yùn)行環(huán)境。 高效的運(yùn)行環(huán)境包括: 數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的存取效率; 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)空間的利用率; 數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行管理的效率。來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) DDL如何進(jìn)行分類 DDL如何進(jìn)行分類 時(shí)間:2021-07-02 11:29:03 數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) 云數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB (for MySQL) DDL(Data Definition Language數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言),用于定義或修改數(shù)據(jù)庫(kù)中的對(duì)象,主要分為來(lái)自:百科自動(dòng)文字識(shí)別_批量圖片文字識(shí)別_快速識(shí)別文字 自動(dòng)文字識(shí)別 OCR 提供在線文字識(shí)別服務(wù),將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的文字識(shí)別成可編輯的文本。OCR文字識(shí)別支持證件識(shí)別、票據(jù)識(shí)別、定制模板識(shí)別、通用表格文字識(shí)別等。 華為云OCR產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) • 文字識(shí)別精度高:采用先進(jìn)的自研深來(lái)自:專題需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自:百科場(chǎng)景,請(qǐng)?zhí)峤还温?lián)系專業(yè)工程師為您服務(wù)。 圖像識(shí)別 Image 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(jué)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)品詳情立即注冊(cè)一元域名華為 云桌面來(lái)自:百科第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割 第4章 人臉識(shí)別 第5章 OCR 第6章 視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺(tái),為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動(dòng)化標(biāo)注、大規(guī)模分布式T來(lái)自:百科壓板狀態(tài)智能識(shí)別 壓板狀態(tài)智能識(shí)別 時(shí)間:2021-01-13 16:17:01 視頻檢測(cè) 視頻監(jiān)控 華為云好望商城壓板狀態(tài)智能檢測(cè)識(shí)別主要應(yīng)用于電廠,變電站,等場(chǎng)所,利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)檢測(cè)壓板投退狀態(tài)并實(shí)時(shí)反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供技術(shù)保障。來(lái)自:云商店識(shí)別機(jī)動(dòng)車銷售發(fā)票關(guān)鍵字段信息,并將識(shí)別的結(jié)果以JSON格式返回給用戶。 識(shí)別機(jī)動(dòng)車銷售發(fā)票關(guān)鍵字段信息,并將識(shí)別的結(jié)果以JSON格式返回給用戶。 火車票識(shí)別 識(shí)別火車票上的主要字段進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識(shí)別,包括車票上的主要字段進(jìn)行結(jié)構(gòu)化識(shí)別,包括車票號(hào)碼、始發(fā)站、目的站、車次、日期、票價(jià)、席別、姓名等 識(shí)別火車票上來(lái)自:專題對(duì)行業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)構(gòu)建進(jìn)行數(shù)理邏輯推算,輸出結(jié)果,深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢(shì),更好實(shí)現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測(cè)、姿態(tài)估計(jì)等近10種微調(diào)任務(wù),覆蓋大部分視覺(jué)感知場(chǎng)景。 萬(wàn)物檢測(cè) 可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行檢來(lái)自:專題呼吸器顏色智能識(shí)別 呼吸器顏色智能識(shí)別 時(shí)間:2021-01-14 14:59:53 視頻監(jiān)控 視頻檢測(cè) 華為云好望商城呼吸器顏色智能檢測(cè)主要應(yīng)用于變電站,發(fā)電廠等場(chǎng)景,利用智能攝像機(jī)的前端AI技術(shù)對(duì)工作現(xiàn)場(chǎng)的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,自動(dòng)檢測(cè)呼吸器顏色并實(shí)時(shí)反饋,為安監(jiān)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督提供技術(shù)保障。來(lái)自:云商店
- 利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化鉆井過(guò)程
- 目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)階:使用深度學(xué)習(xí)和 OpenCV 進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)
- 利用ModelArts進(jìn)行垃圾識(shí)別&&手勢(shì)識(shí)別
- 利用深度學(xué)習(xí)識(shí)別滑動(dòng)驗(yàn)證碼缺口位置
- 利用ModelArts進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別
- 人臉識(shí)別實(shí)戰(zhàn):使用Python OpenCV 和深度學(xué)習(xí)進(jìn)行人臉識(shí)別
- 利用深度學(xué)習(xí)提高石油煉化過(guò)程中的產(chǎn)品質(zhì)量
- 利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行系統(tǒng)健康監(jiān)控:智能運(yùn)維的新紀(jì)元
- 利用深度學(xué)習(xí)建立流失模型
- 利用華為云modelarts進(jìn)行手寫數(shù)字識(shí)別