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- 深度學(xué)習(xí) 圖像中物體大小 內(nèi)容精選 換一換
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能力，將圖片或掃描件中的文字識(shí)別成可編輯的文本。本文為您介紹手寫識(shí)別api、文字識(shí)別api調(diào)用等相關(guān)內(nèi)容。 文字識(shí)別服務(wù)以開放API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）的方式提供文字識(shí)別能力，將圖片或掃描件中的文字識(shí)別成可編輯的文本。來自：專題務(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，支持通用類識(shí)別、證件類識(shí)別、票據(jù)類識(shí)別、行業(yè)類識(shí)別、自定義定制模板識(shí)別等。 - 人臉識(shí)別服務(wù) FRS： Face Recognition Service，能夠在圖像中快速檢測(cè)人臉、分析人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息、獲取人臉屬來自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 圖像中物體大小 相關(guān)內(nèi)容
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來自：專題在IEF控制臺(tái)查看節(jié)點(diǎn)詳情中的當(dāng)前狀態(tài)。當(dāng)前狀態(tài)為“運(yùn)行中”表示納管成功。 步驟三：將AI應(yīng)用部署為邊緣服務(wù) 1、登錄ModelArts管理控制臺(tái)，在左側(cè)菜單欄中選擇“部署上線>邊緣服務(wù)”，在邊緣服務(wù)列表中，單擊“部署”進(jìn)入“部署”頁面。 2、在“部署”頁面中，選擇對(duì)應(yīng)的AI應(yīng)用及其來自：專題
- 深度學(xué)習(xí) 圖像中物體大小 更多內(nèi)容
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并通過持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)特技術(shù)構(gòu)筑的視覺基礎(chǔ)模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場(chǎng)景數(shù)據(jù)對(duì)模型微調(diào)即可實(shí)現(xiàn)特定場(chǎng)景任務(wù)。 了解詳情 盤古多模態(tài)大模型 融合語言和視覺跨模態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來自：專題![]()
Moderation 時(shí)間：2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，方便用戶對(duì)不合規(guī)信息快速處理，幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè)，維護(hù)內(nèi)容安全。來自：百科![]()
通用類文字識(shí)別使用流程簡(jiǎn)介 文字識(shí)別是指對(duì)圖像中的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，通過調(diào)用API，識(shí)別圖片中的文字，并返回JSON格式的識(shí)別結(jié)果。用戶需要具備編程能力，熟悉Java、Python、iOS、Android、Node.js編程語言。 文字識(shí)別是指對(duì)圖像中的打印字符進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，通過調(diào)用A來自：專題![]()
云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 彈性伸縮 功能介紹 創(chuàng)建或刪除指定資源的標(biāo)簽。 每個(gè)伸縮組最多添加10個(gè)標(biāo)簽。 調(diào)試 您可以在API Explorer中調(diào)試該接口。 URI POST /autoscaling-api/v1/{project_id}/{resource_type}/{reso來自：百科![]()
GACS 云硬盤 EVS 虛擬私有云 VPC 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù) OBS 科學(xué)計(jì)算 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求 優(yōu)勢(shì) NVMe SSD 最高68萬IOPS，消除存儲(chǔ)瓶頸，提升整體性能來自：專題![]()
在標(biāo)注作業(yè)列表中，選擇“物體檢測(cè)”或“圖像分類”類型的標(biāo)注作業(yè)，單擊操作列的“智能標(biāo)注”啟動(dòng)智能標(biāo)注作業(yè)。 3.在彈出的“啟動(dòng)智能標(biāo)注”對(duì)話框中，選擇智能標(biāo)注類型，可選“主動(dòng)學(xué)習(xí)”或者“預(yù)標(biāo)注”。 4.完成參數(shù)設(shè)置后，單擊“提交”，即可啟動(dòng)智能標(biāo)注。 5.在標(biāo)注作業(yè)列表中，單擊標(biāo)注作業(yè)名稱進(jìn)入“標(biāo)注作業(yè)詳情”頁。來自：專題![]()
升業(yè)務(wù)效率。 內(nèi)容審核-圖像 內(nèi)容審核-圖像有以下應(yīng)用場(chǎng)景： 視頻直播 在互動(dòng)直播場(chǎng)景中，成千上萬個(gè)房間并發(fā)直播，人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能?；?span style='color:#C7000B'>圖像審核能力，可對(duì)所有房間內(nèi)容實(shí)時(shí)監(jiān)控，識(shí)別可疑房間并進(jìn)行預(yù)警。 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：視頻直播響應(yīng)速度速度小于0來自：百科![]()
在互動(dòng)直播場(chǎng)景中，成千上萬個(gè)房間并發(fā)直播，人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能?；?span style='color:#C7000B'>圖像檢測(cè)能力，可對(duì)所有房間內(nèi)容實(shí)時(shí)監(jiān)控，識(shí)別可疑房間并進(jìn)行預(yù)警 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 在線商城 智能審核商家/用戶上傳圖像，高效識(shí)來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(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中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識(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)來自：專題![]()
功能描述 涉黃檢測(cè) 可對(duì)圖像中涉黃信息進(jìn)行識(shí)別并對(duì)涉黃程度量化，自動(dòng)識(shí)別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測(cè) 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像，快速定位涉政、涉暴旗幟、武裝分子和火災(zāi)、血腥等場(chǎng)景 涉政敏感人物檢測(cè) 快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息 廣告檢測(cè) 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來自：百科![]()
GPU包含上千個(gè)計(jì)算單元，在并行計(jì)算方面展示出強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，P1、P2v實(shí)例針對(duì)深度學(xué)習(xí)特殊優(yōu)化，可在短時(shí)間內(nèi)完成海量計(jì)算；Pi1實(shí)例整型計(jì)算時(shí)延低，可支持35路高清視頻解碼與實(shí)時(shí)AI推理 科學(xué)計(jì)算 在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域，要求極強(qiáng)的雙精度計(jì)算能力。在模擬仿真過程中，消耗大量計(jì)算資源的同時(shí)，會(huì)產(chǎn)生大量臨時(shí)數(shù)據(jù)，對(duì)存儲(chǔ)帶寬與時(shí)延也有極高的要求來自：專題![]()
概率越小。計(jì)算公式R=TP/(TP+FN)，即混淆矩陣中某一列預(yù)測(cè)正確的個(gè)數(shù)除以該列的樣本和。 精確率 精確率，正確預(yù)測(cè)的正例數(shù)和預(yù)測(cè)正例總數(shù)的比值，這個(gè)值越大代表誤檢的概率越小。計(jì)算公式P=TP/(TP+FP)，即混淆矩陣中某一行預(yù)測(cè)正確的個(gè)數(shù)除以該行的樣本和。 F1值 精確率來自：百科![]()
使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(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中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識(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)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是圖像搜索 什么是圖像搜索 時(shí)間：2020-09-16 11:27:14 圖像搜索（ Image Search ）基于深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù)，結(jié)合不同應(yīng)用業(yè)務(wù)和行業(yè)場(chǎng)景，利用特征向量化與搜索能力，幫助您從指定圖庫(kù)中搜索相同或相似的圖片。 圖像搜索服務(wù)以開放API（Application來自：百科![]()
化UI測(cè)試功能編程。 2 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)在隱私合規(guī)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)中的目標(biāo)檢測(cè)，主要用于在視圖中檢測(cè)出物體的類別和位置，如下圖所示。目前業(yè)界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三類深度學(xué)習(xí)算法。 以Faster RCNN為例，該算法是RCNN算法的演進(jìn)。在結(jié)構(gòu)上，F(xiàn)aster來自：百科![]()
VDI協(xié)議 圖形加速型 G1 NVIDIA M60（GPU虛擬化） 云桌面 、圖像渲染、3D可視化、重載圖形設(shè)計(jì)。 華北-北京一 可用區(qū)1、可用區(qū)2 華東-上海二 可用區(qū)1 華南-廣州 可用區(qū)1 G1實(shí)例中g1.2xlarge.8規(guī)格使用的是GPU直通，無法通過云服務(wù)器控制臺(tái)“遠(yuǎn)程登錄”，請(qǐng)使用VNC或第三方VDI協(xié)議來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像標(biāo)簽 圖像標(biāo)簽 時(shí)間：2020-12-04 10:00:15 圖像的內(nèi)容標(biāo)簽缺乏，導(dǎo)致用戶檢索效率較低。圖像標(biāo)簽功能可準(zhǔn)確識(shí)別圖像內(nèi)容，提高檢索效率和精度，從而使得個(gè)性化推薦、內(nèi)容檢索和分發(fā)更為有效。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)來自：百科
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- 《深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別：核心技術(shù)與案例實(shí)戰(zhàn)》 ——3 深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)
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