- 深度學(xué)習(xí)框架識別圖片 內(nèi)容精選 換一換
-
來自:專題怎樣從圖片中提取文字 怎樣從圖片中提取文字? 通用類OCR ( General OCR ),支持表格識別、文檔識別、網(wǎng)絡(luò)圖片識別、手寫文字識別、智能分類識別、健康碼識別、核酸檢測記錄識別等任意格式圖片上文字信息的自動(dòng)化識別,自適應(yīng)分析各種版面和表格,快速實(shí)現(xiàn)各種文檔電子化。 有哪些應(yīng)用場景?來自:專題
- 深度學(xué)習(xí)框架識別圖片 相關(guān)內(nèi)容
-
名人識別 名人識別服務(wù)能分析并識別圖片中包含的明星及網(wǎng)紅人物,返回人物信息及人臉坐標(biāo)。 識別圖片文字API 功能介紹 識別網(wǎng)絡(luò)圖片中的文字內(nèi)容,并以JSON格式返回識別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果。該接口的使用限制請參見約束與限制,詳細(xì)使用指導(dǎo)請參見OCR服務(wù)使用簡介章節(jié)。 識別網(wǎng)絡(luò)圖片中的文來自:專題,減少火災(zāi)隱患。 方案優(yōu)勢 1. 行業(yè)應(yīng)用上算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)積累豐富:算法會(huì)自動(dòng)利用相關(guān)先驗(yàn)知識對深度學(xué)習(xí)模型的檢測結(jié)果進(jìn)行判別,排除誤檢測,準(zhǔn)確可靠。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),可對廚房進(jìn)行全天候智能監(jiān)測。 2. 針對客戶需求進(jìn)行定制化功能開發(fā):針對不同行業(yè)應(yīng)用需求,來自:云商店
- 深度學(xué)習(xí)框架識別圖片 更多內(nèi)容
-
解碼與實(shí)時(shí)推理 常規(guī)支持軟件列表 Pi1實(shí)例主要用于GPU推理計(jì)算場景,例如圖片識別、語音識別等場景。 常用的軟件支持列表如下: Tensorflow、Caffe、PyTorch、MXNet等深度學(xué)習(xí)框架 推理加速型Pi2 Pi2型 彈性云服務(wù)器 采用專為AI推理打造的NVIDIA Tesla來自:百科險(xiǎn)。 場景優(yōu)勢如下: 準(zhǔn)確率高:基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法,檢測準(zhǔn)確率高。 響應(yīng)速度快:單張圖像識別速度小于0.1秒。 網(wǎng)站論壇 不合規(guī)圖片的識別和處理是用戶原創(chuàng)內(nèi)容(UGC)類網(wǎng)站的重點(diǎn)工作,基于 內(nèi)容審核 ,可以識別并預(yù)警用戶上傳的不合規(guī)圖片,幫助客戶快速定位處理,降低業(yè)務(wù)違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。來自:百科
- 《MXNet深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》—1.2 深度學(xué)習(xí)框架
- 《深度學(xué)習(xí)與圖像識別:原理與實(shí)踐》—1.2.4 圖片識別分析
- 深度學(xué)習(xí)框架指南
- PyTorch深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) | 深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch)
- PyTorch深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域框架
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——1.3 本書涉及的深度學(xué)習(xí)框架
- 《深度學(xué)習(xí):主流框架和編程實(shí)戰(zhàn)》——1.5 深度學(xué)習(xí)展望
- 初識深度學(xué)習(xí)推理框架 | 簡記
- 深度學(xué)習(xí)識別滑動(dòng)驗(yàn)證碼
- 深度學(xué)習(xí)圖片分類CNN模板