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- 人臉識別深度學習算法 內(nèi)容精選 換一換
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時間:2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩轉(zhuǎn) 人臉識別 ,初探深度學習。 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:人臉識別原理、機器如何提取圖像的特征。 課程目標 通過本課程學習,了解機器學習的方法及快速掌握人臉識別應用。 課程大綱 第1節(jié) 機器學習內(nèi)容回顧 第2節(jié) 機器是如何進行圖像分類 第3節(jié)來自:百科0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用,包括人臉識別、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對圖像數(shù)據(jù)進行處理,本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員來自:百科
- 人臉識別深度學習算法 相關內(nèi)容
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。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設備的結(jié)合。 另外,目前深度學習雖然可以在很多領域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大,內(nèi)存占用高,算法延時長的問題,而IoT設備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限來自:百科來自:百科
- 人臉識別深度學習算法 更多內(nèi)容
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對媒體視頻中的公眾人物進行分析,準確識別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 優(yōu)勢 簡單易用 操作簡單,輸入視頻即可得到人物分析結(jié)果 準確識別 基于深度學習的人臉識別,自動識別視頻中出現(xiàn)的政治人物、影視明星等名人 快速高效 適用于多種視頻編碼格式,快速分析視頻人物,提高用戶瀏覽效率 建議搭配使用 對象存儲服務 OBS來自:百科華為云計算 云知識 “垃圾”回收算法的三個組成部分 “垃圾”回收算法的三個組成部分 時間:2021-03-09 17:34:57 AI開發(fā)平臺 人工智能 開發(fā)語言環(huán)境 “垃圾”回收算法的三個組成部分: 1. 內(nèi)存分配:給新建的對象分配空間 2. 垃圾識別:識別哪些對象是垃圾 3.來自:百科
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