- 深度學(xué)習(xí)檢測物體關(guān)鍵點(diǎn) 內(nèi)容精選 換一換
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動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD;成功的檢測子包含的幾個(gè)模塊;圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員:來自:百科、推薦、輿情、防欺詐等具有豐富關(guān)系數(shù)據(jù)的場景。 圖像識(shí)別 ( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。 圖引擎服務(wù) 主要用于關(guān)系分析,把關(guān)系網(wǎng)絡(luò)抽象成來自:百科
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的數(shù)據(jù),用戶可以選擇不同的標(biāo)注類型。 智能標(biāo)注:智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注,快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注:ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能,可以由來自:專題Recognition)服務(wù),能夠在圖像中快速檢測人臉、分析人臉關(guān)鍵點(diǎn)信息、獲取人臉屬性、實(shí)現(xiàn)人臉的精確比對(duì)和檢索。該服務(wù)可應(yīng)用于身份驗(yàn)證、電子考勤、軌跡追蹤、客流分析等場景。 課程簡介 本課程介紹了 人臉識(shí)別 特性、應(yīng)用場景等,也包括價(jià)格、產(chǎn)品路標(biāo)等的介紹。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),掌握 人臉識(shí)別服務(wù) 特性及應(yīng)用。來自:百科
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移動(dòng)應(yīng)用安全 漏洞掃描 任務(wù)部分檢測項(xiàng)有數(shù)值,但任務(wù)狀態(tài)顯示失??? 如下圖顯示,移動(dòng)應(yīng)用安全漏洞掃描任務(wù)檢測結(jié)果中安全漏洞檢測有告警,隱私合規(guī)問題數(shù)為0,任務(wù)狀態(tài)為“失敗”。 每個(gè)任務(wù)會(huì)進(jìn)行多個(gè)檢測項(xiàng)的檢查,如基礎(chǔ)安全檢測、違規(guī)收集信息檢測、隱私聲明一致性檢測等,整個(gè)檢測過程分為應(yīng)用解析、靜來自:專題需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科
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