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  • 深度學習 卷積神經(jīng) 圖形 內(nèi)容精選 換一換
  • 靈活多樣 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 G系列G3/G1提供多種顯存,滿足圖形圖像場景。P系列提供P2v/P1/Pi1實例,滿足科學計算、深度學習訓練、推理等計算場景 生態(tài)優(yōu)秀 完善的生
    來自:專題
    華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時間: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,選手可以通過深度學習算法進行圖像語義分割,對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來,以AI技術為核心的各項應用經(jīng)過多年的快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到
    來自:百科
  • 深度學習 卷積神經(jīng) 圖形 相關內(nèi)容
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    來自:專題
    基于對視頻的前后幀信息、光流運動信息分析、場景內(nèi)容信息識別等分析,檢測和識別視頻動作 優(yōu)勢 多模態(tài)識別 綜合圖像、光流、聲音等信息,識別動作更準確 識別準確 采用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,動作識別準確度高 對復雜場景魯棒性強 對不同天氣條件、不同的攝像頭角度等復雜場景的視頻動作識別具有良好的魯棒性 建議搭配使用:
    來自:百科
  • 深度學習 卷積神經(jīng) 圖形 更多內(nèi)容
  • 手寫數(shù)字識別模型。 課程目標 通過本課程的學習使學員掌握深度學習平臺應用及入門深度學習。 課程大綱 第1節(jié) 導讀&往期內(nèi)容回顧 第2節(jié) 深度學習平臺介紹 第3節(jié) 深度學習入門示例介紹 第4節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡構建多分類模型 第5節(jié) 華為云深度學習平臺實操演練 華為云 面向未來的智能世界,
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    來自:專題
    云知識 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 大V講堂——神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索 時間:2020-12-14 10:07:11 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索是當前深度學習最熱門的話題之一,已經(jīng)成為了一大研究潮流。本課程將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索的理論基礎、應用和發(fā)展現(xiàn)狀。 課程簡介 神經(jīng)網(wǎng)絡結構搜索(NAS)
    來自:百科
    華為企業(yè)人工智能高級開發(fā)者培訓:培訓內(nèi)容 國家名稱縮寫 手機號所屬的國家 神經(jīng)網(wǎng)絡介紹 策略參數(shù)說明:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡 Grs國家碼對照表:DR2:亞非拉(新加坡) 國家(或地區(qū))碼 地理位置編碼 排序策略:核函數(shù)特征交互神經(jīng)網(wǎng)絡-PIN 提交排序任務API:請求消息 國家碼和地區(qū)碼 解析線路類型:地域線路細分(全球)
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    來自:專題
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    來自:專題
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    來自:專題
    服務咨詢 智能客服 產(chǎn)品優(yōu)勢 識別準確 采用標簽排序學習算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,識別精度高,支持實時識別與檢測 采用標簽排序學習算法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,識別精度高,支持實時識別與檢測 簡單易用 提供符合RESTful的API訪問接口,使用方便,用戶的業(yè)務系統(tǒng)可快速集成 提供符合R
    來自:產(chǎn)品
    供了TBE算子的融合能力,為神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化開辟一條獨特的路徑。 張量加速引擎TBE的三種應用場景 1、一般情況下,通過深度學習框架中的標準算子實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型已經(jīng)通過GPU或者其它類型神經(jīng)網(wǎng)絡芯片做過訓練。如果將這個神經(jīng)網(wǎng)絡模型繼續(xù)運行在昇騰AI處理器上時,希望盡量在不改變原始
    來自:百科
    騰AI處理器的深度神經(jīng)網(wǎng)絡計算提供了執(zhí)行上的保障。 工具鏈 工具鏈是一套支持昇騰AI處理器,并可以方便程序員進行開發(fā)的工具平臺,提供了自定義算子的開發(fā)、調(diào)試和網(wǎng)絡移植、優(yōu)化及分析功能的支撐。另外在面向程序員的編程界面提供了一套桌面化的編程服務,極大的降低了深度神經(jīng)網(wǎng)絡相關應用程序的開發(fā)門檻。
    來自:百科
    ,提取違規(guī)或者關鍵信息,包括踢、扔、拋物體等。 視頻質(zhì)量分析VQA 視頻質(zhì)量分析(Video Quality Analysis)是通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法識別視頻畫面質(zhì)量,將視頻畫面的質(zhì)量進行歸類,從而過濾出清晰的高質(zhì)量視頻。 視頻 OCR :視頻OCR(Video Optical Character
    來自:百科
    華為云計算 云知識 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡軟件架構 昇騰AI軟件棧神經(jīng)網(wǎng)絡軟件架構 時間:2020-08-18 17:03:43 為完成一個神經(jīng)網(wǎng)絡應用的實現(xiàn)和執(zhí)行,昇騰AI軟件棧在深度學習框架到昇騰AI處理器之間架起了一座橋梁,為神經(jīng)網(wǎng)絡從原始模型,到中間計算圖表征,再到獨立執(zhí)
    來自:百科
    完成圖像的裁剪與縮放。 上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補零操作,VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分,再將這部分進行補零操作,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡計算過程中保留邊緣的特征信息。補零操作需要用到上、下、左、右四個填充尺寸,在補零區(qū)域中進行圖像邊緣擴充,最后得到可以直接計算的補零后圖像。
    來自:百科
    視頻編輯 Video Content Processing )服務,基于對視頻的整體分析,提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條:基于深度學習多模態(tài)信息分析技術,快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段,提高視頻識別、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
    來自:百科
    和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準確。 圖1 圖像標簽 示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型對圖片內(nèi)容進行檢測,準確識別圖像中包含的影視明星及網(wǎng)紅人物。 翻拍識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法判斷條形碼圖片為原始拍攝,還是經(jīng)過二次翻拍、打印翻拍等手法二次處理的圖片。利用翻拍
    來自:百科
    Engine)提供了昇騰AI處理器自定義算子開發(fā)能力,通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應神經(jīng)網(wǎng)絡算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU,即Neural-network Processing Unit,神經(jīng)網(wǎng)絡處理器。 在維基百科中,NPU這個詞條被直接指向了“人工智能加速器”,釋義是這樣的:
    來自:百科
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