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  • 深度學習機器視覺理論 內(nèi)容精選 換一換
  • 針對出現(xiàn)在視頻畫面中特定區(qū)域的人員進行檢測,當畫面中人數(shù)超過一定閾值,則判定為人員匯聚,目前算法設(shè)定的閾值為5人(包含5人)。 算法采用機器視覺圖像感知技術(shù),通過計算機視覺技術(shù)及深度學習技術(shù),對人員的精確檢測、跟蹤,實現(xiàn)對人體檢測分析檢測,智能分析精確區(qū)分人和干擾物體,如其他移動物體。特別適用于室內(nèi)外
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    局發(fā)布的《餐飲服務(wù)明廚亮灶工作指導意見》,已明確提出,鼓勵餐飲服務(wù)提供者實施明廚亮灶,以此保障消費者的知情權(quán)。 華為機器視覺&安徽水天陽光廚房解決方案 華為機器視覺的軟件定義攝像機、智能視頻存儲產(chǎn)品和安徽水天科技公司以廚房場景為核心的智能分析能力(廚師帽識別、口罩識別等)相結(jié)合,
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  • 深度學習機器視覺理論 相關(guān)內(nèi)容
  • 發(fā)展帶來的“伴生病”,隨時威脅著每個人“頭頂上的安全”。 防治高空拋物,我們在行動!隨著人工智能技術(shù)在算力和算法方面的突破,博思廷與華為機器視覺聯(lián)合推出高空拋物智能防控解決方案,將博思廷高精度智能算法內(nèi)嵌至華為軟件定義攝像機中,實現(xiàn)對高空拋物事件的實時精準追溯及預警,同時對高空拋物行為形成警示。
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    大V講堂——開放環(huán)境下的自適應視覺感知 大V講堂——開放環(huán)境下的自適應視覺感知 時間:2020-12-16 16:01:11 現(xiàn)有機器視覺學習技術(shù)通常依賴于大規(guī)模精確標注的訓練數(shù)據(jù)。在典型實驗室環(huán)境下設(shè)計和訓練的人工智能模型,在行業(yè)應用場景變換時,容易導致系統(tǒng)性能急劇下降。本課程將從弱監(jiān)督視覺理解的角
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  • 深度學習機器視覺理論 更多內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 自然語言處理理論、應用與實驗 自然語言處理理論、應用與實驗 時間:2020-12-15 10:44:52 HCIP-AI EI Developer V2.0系列課程。自然語言處理(NLP)是人工智能領(lǐng)域的一個重要方向,是一門融語言學、計算機科學、數(shù)學為一體的科
    來自:百科
    華為云計算 云知識 數(shù)字視覺預處理機制介紹 數(shù)字視覺預處理機制介紹 時間:2020-08-19 09:16:46 當輸入數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)引擎時,引擎一旦檢查發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式不滿足后續(xù)AI Core的處理需求,則可開啟數(shù)字視覺預處理模塊進行數(shù)據(jù)預處理。如圖所示的數(shù)據(jù)流所示,以圖片預處理為例:
    來自:百科
    定制的小事交給ModelArts Pro。 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    指定識別區(qū)域,完成模板設(shè)計并調(diào)用服務(wù)接口。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    大數(shù)據(jù)分析學習與微認證 通過系列大數(shù)據(jù)分析與應用的在線課程學習,加上對大數(shù)據(jù)應用學習的在線動手實驗環(huán)境提供,一站式在線學練考,零基礎(chǔ)學習前沿技術(shù),考取權(quán)威證書。 大數(shù)據(jù)分析學習課程與認證 課程結(jié)合實踐,借助配套的實驗環(huán)境,一站式學練考,輕松Get新知識 【初級】球星薪酬決定性因素分析
    來自:專題
    按照選手提交作品結(jié)果,判斷完成AI實踐。 AI開發(fā)平臺ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習深度學習提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式Training、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流。
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    華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ):背景知識 計算機視覺基礎(chǔ):背景知識 時間:2020-12-17 09:09:46 通過學習,您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點,并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識,初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。 講師介紹
    來自:百科
    計算機視覺研究經(jīng)驗,在國際頂級會議和期刊上發(fā)表超過50篇論文,谷歌引用數(shù)1700,擅長大規(guī)模視覺識別、自動機器學習等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了計算機視覺發(fā)展的重要里程碑-傳統(tǒng)方法(如視覺詞袋模型);傳統(tǒng)方法的三個步驟及其思想對未來的深遠影響;圖像級編碼信息用于不同的視覺任務(wù)并與各種學習算法結(jié)合。
    來自:百科
    據(jù)集作為深度學習機器學習的輸入,對AI開發(fā)有至關(guān)重要的意義。 ModelArts 數(shù)據(jù)管理 提供了一套高效便捷的管理和標注數(shù)據(jù)集框架。不僅支持圖片、文本、語音、視頻等多種數(shù)據(jù)類型,涵蓋圖像分類、目標檢測、音頻分割、文本分類等多個標注場景,可適用于各種AI項目,如計算機視覺、自然語言
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    華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ):對抗生成網(wǎng)絡(luò) 計算機視覺基礎(chǔ):對抗生成網(wǎng)絡(luò) 時間:2020-12-09 10:41:38 通過學習,您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點,并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識,初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。
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    ,多年豐富經(jīng)驗,傾囊相授;一站式學習體驗,漸進式賦能,由淺入深,綜合提升技能;還配套學習群及時交流群,專家1v1答疑,伴你輕松開啟AI學習之旅。普惠AI觸及每個企業(yè),每個開發(fā)者,讓智能無所不及! 2020年不可錯過的普惠AI好課——《AI專業(yè)學習路徑》 1)包含14門課程,共計31個課時;
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    華為云計算 云知識 計算機視覺基礎(chǔ):語義理解 計算機視覺基礎(chǔ):語義理解 時間:2020-12-15 10:08:35 通過學習,您將掌握計算機視覺的基本概念和主要知識點,并且對于計算機視覺和廣義人工智能的方法論有一定的認識,初步具備判斷計算機視覺是否適合解決特定問題的能力。 講師介紹
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    華為云計算 云知識 AI技術(shù)應用場景--視覺處理與識別 AI技術(shù)應用場景--視覺處理與識別 時間:2020-12-14 15:51:20 計算機視覺是人工智能領(lǐng)域最炙手可熱的研究領(lǐng)域,也是在現(xiàn)實世界中落地應用最多的人工智能技術(shù)方向。本課程介紹了計算機視覺的基本原理和應用分支。 課程簡介
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    華為云計算 云知識 機器翻譯是什么 機器翻譯是什么 時間:2020-09-16 10:40:15 機器翻譯(Machine Translation)致力于為企業(yè)和個人提供不同語種間快速翻譯能力,通過API調(diào)用即可實現(xiàn)源語言文本到目標語言文本的自動翻譯 產(chǎn)品優(yōu)勢 算法領(lǐng)先 基于先進
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    能化轉(zhuǎn)型過程中的難題,提升業(yè)務(wù)效率、創(chuàng)新能力和競爭力。 華為云EI是華為云推出的一系列人工智能服務(wù)和解決方案,包括計算機視覺、 語音識別 、自然語言處理、機器學習等多種功能。這些功能可以幫助企業(yè)在各種場景中實現(xiàn)智能化,提高運營效率。通過API、SDK等工具,開發(fā)者可以輕松地將華為云E
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    時間:2020-10-30 15:12:04 圖像識別 Image Recognition ),基于深度學習和大數(shù)據(jù),利用計算機對圖像進行分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對象的技術(shù)?;?span style='color:#C7000B'>深度學習技術(shù),可準確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標簽,具備目標檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準
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    NVR800人員路徑“搜集”,原來如此簡單 云市場商品:NVR800應用軟件;機器視覺 華為好望商城 NVR800人員檢索功能不僅支持檢索人員出現(xiàn)時間、出現(xiàn)次數(shù),現(xiàn)在還支持人員運動路徑追蹤,根據(jù)人員出現(xiàn)時間,呈現(xiàn)運動路徑圖。接下來,我們就來學習下配置操作。 檢索人員路徑 1. 單擊跟蹤圖標,進入人員路徑跟蹤頁面。
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