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- 深度學(xué)習(xí) 物體旋轉(zhuǎn)方向 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
- 深度學(xué)習(xí) 物體旋轉(zhuǎn)方向 相關(guān)內(nèi)容
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 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，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
關(guān)于充值，請(qǐng)參見(jiàn)如何給華為云賬戶充值。 Demo體驗(yàn) 圖片處理 版權(quán)保護(hù) 內(nèi)容識(shí)別 視頻處理 圖片旋轉(zhuǎn) 圖角裁剪 普通裁剪 格式轉(zhuǎn)換 質(zhì)量變換 對(duì)圖片進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)，可自定義旋轉(zhuǎn)角度。圖形化、無(wú)代碼，輕松開(kāi)發(fā)。 上傳圖片 旋轉(zhuǎn)方向： 向左 向右 旋轉(zhuǎn)角度： 30° 60° 90° 120° 150° 180° 210°來(lái)自：專題![]()
收。 Demo體驗(yàn) 圖片處理 版權(quán)保護(hù) 內(nèi)容識(shí)別 視頻處理 圖片旋轉(zhuǎn) 圖角裁剪 普通裁剪 格式轉(zhuǎn)換 質(zhì)量變換 對(duì)圖片進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)，可自定義旋轉(zhuǎn)角度。圖形化、無(wú)代碼，輕松開(kāi)發(fā)。 上傳圖片 旋轉(zhuǎn)方向： 向左 向右 旋轉(zhuǎn)角度： 30° 60° 90° 120° 150° 180° 210°來(lái)自：專題![]()
CDN Demo體驗(yàn) 圖片處理 版權(quán)保護(hù) 內(nèi)容識(shí)別 視頻處理 圖片旋轉(zhuǎn) 圖角裁剪 普通裁剪 格式轉(zhuǎn)換 質(zhì)量變換 對(duì)圖片進(jìn)行角度旋轉(zhuǎn)，可自定義旋轉(zhuǎn)角度。圖形化、無(wú)代碼，輕松開(kāi)發(fā)。 上傳圖片 旋轉(zhuǎn)方向： 向左 向右 旋轉(zhuǎn)角度： 30° 60° 90° 120° 150° 180° 210°來(lái)自：專題![]()
實(shí)現(xiàn)人人快速上手操作。 AI全棧成長(zhǎng)計(jì)劃-AI應(yīng)用篇 您將學(xué)習(xí)到行業(yè)深度應(yīng)用的AI領(lǐng)域知識(shí)： OCR 與NLP的概念及其模型開(kāi)發(fā)，同時(shí)您也可以選擇體驗(yàn)和學(xué)習(xí)當(dāng)下熱門的端云協(xié)同AI應(yīng)用開(kāi)發(fā). 文字識(shí)別服務(wù)課程 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，了解文字識(shí)別的特性、解決方案等，并掌握其申請(qǐng)和使用方法。來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 云原生平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)發(fā)展方向 云原生平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)發(fā)展方向 時(shí)間：2021-06-30 18:24:02 從2015年的1.0發(fā)布至今，Kubernetes已經(jīng)有20多個(gè)大版本發(fā)布，各項(xiàng)功能特性和接口API都已經(jīng)趨于穩(wěn)定，K8s已經(jīng)進(jìn)入了成熟期。 雖然嚴(yán)格意義上的來(lái)自：百科![]()
進(jìn)行保存 3、更精準(zhǔn)：通過(guò)深度學(xué)習(xí)等算法可克服日夜光照、水霧、陰影、飛鳥(niǎo)等影響 4、更人性：交互式操作，簡(jiǎn)單易懂，安裝方便 5、易擴(kuò)展：可隨需進(jìn)行算法升級(jí)和能力擴(kuò)展 6、范圍廣：可檢測(cè)大范圍的建筑物，即能檢測(cè)因建筑物過(guò)大而在監(jiān)控畫(huà)面中呈梯形導(dǎo)致下落方向從200°到340°的拋擲物來(lái)自：云商店![]()
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)?；?span style='color:#C7000B'>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)別和理來(lái)自：百科![]()
。 圖像標(biāo)簽 可識(shí)別三千多種物體以及兩萬(wàn)多種場(chǎng)景和概念標(biāo)簽，一個(gè)圖像可包含多個(gè)標(biāo)簽內(nèi)容，語(yǔ)義內(nèi)容非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容，讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1圖像標(biāo)簽示例圖 名人識(shí)別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)圖片內(nèi)容進(jìn)行檢來(lái)自：百科![]()
技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)。 商品介紹 針對(duì)出現(xiàn)在視頻畫(huà)面中特定區(qū)域的人員進(jìn)行倒地檢測(cè)，算法采用機(jī)器視覺(jué)圖像感知技術(shù)，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)人員的精確檢測(cè)、跟蹤，實(shí)現(xiàn)對(duì)人體倒地檢測(cè)分析檢測(cè)，智能分析精確區(qū)分人和干擾物體，如其他移動(dòng)物體。來(lái)自：云商店![]()
便利。 華為云圖像識(shí)別 Image 是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的服務(wù)，能夠準(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1。它廣泛用于圖像自動(dòng)打標(biāo)簽、圖像分類、特定物體檢測(cè)、基于圖像內(nèi)容的推薦等場(chǎng)景2。 華為云圖像來(lái)自：百科![]()
中數(shù)百種場(chǎng)景、上千種通用物體及其屬性。讓智能相冊(cè)管理、照片檢索和分類、基于場(chǎng)景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加直觀。使用時(shí)用戶發(fā)送待處理圖片，返回圖片標(biāo)簽內(nèi)容及相應(yīng)置信度。 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)別圖像中的來(lái)自：百科![]()
全流程 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 介紹-ModelArts 第2章 AI模型開(kāi)發(fā)-圖像分類 第3章 AI模型開(kāi)發(fā)-物體檢測(cè) 第4章 AI進(jìn)階篇階段總結(jié)直播&問(wèn)題答疑 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts ModelArts是面向開(kāi)發(fā)者的一站式AI開(kāi)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Training來(lái)自：百科
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