- 深度學(xué)習(xí)識(shí)別物體旋轉(zhuǎn)角度 內(nèi)容精選 換一換
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圖像標(biāo)簽 (Image Tagging),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(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 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 可識(shí)別多種物體、場(chǎng)景和概念標(biāo)簽,更準(zhǔn)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 穩(wěn)定性高 提供穩(wěn)定的云端服務(wù),故障率低,技術(shù)支持快速響應(yīng)來(lái)自:百科圖像分割 第4章 人臉識(shí)別 第5章 OCR 第6章 視頻分析 第7章 自然語(yǔ)言處理 第8章 語(yǔ)音識(shí)別 AI開發(fā)平臺(tái) ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(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、自動(dòng)化模型生成來(lái)自:百科
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課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí),使學(xué)員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學(xué)習(xí)顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,并進(jìn)而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識(shí)學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知 第2章 面向識(shí)別與理解的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共性技術(shù)來(lái)自:百科識(shí)別、銀行卡識(shí)別、道路運(yùn)輸證識(shí)別、車牌識(shí)別、名片識(shí)別、VIN碼識(shí)別、道路運(yùn)輸從業(yè)資格證識(shí)別等卡證圖片上有效信息的自動(dòng)識(shí)別和關(guān)鍵字段結(jié)構(gòu)化提取。 查看詳情 文字識(shí)別 票據(jù)類 票據(jù)類OCR ( Receipt OCR ),支持增值稅發(fā)票識(shí)別、機(jī)動(dòng)車銷售發(fā)票識(shí)別、出租車發(fā)票識(shí)別、火車票識(shí)別、來(lái)自:專題
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