- 深度學(xué)習(xí)圖像二分類 內(nèi)容精選 換一換
-
涉黃檢測 可對圖像中涉黃信息進(jìn)行識別并對涉黃程度量化,自動識別涉黃、低俗等內(nèi)容 涉政涉暴檢測 基于深度學(xué)習(xí)算法和大量的樣本圖像,快速定位涉政、涉暴旗幟、武裝分子和火災(zāi)、血腥等場景 涉政敏感人物檢測 快速判斷圖片中是否有涉政敏感人物等信息 廣告檢測 可識別圖像中的文字廣告、二維碼、水印等有推廣意圖的廣告圖像來自:百科華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時間:2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開,選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語義分割,對圖像進(jìn)行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來,以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展,人工智能已經(jīng)融入到人們的生活當(dāng)來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)圖像二分類 相關(guān)內(nèi)容
-
concat(str[,…]),concat_ws(separator,str1,str2,…):拼接一個或多個字符串。第一個函數(shù)無分隔符,第二個函數(shù)可以指定分隔符連接。 hex(str):返回十六進(jìn)制值的字符串表示形式。 insert(str,pos,len,newstr),replace(str來自:百科華為云計算 云知識 DDL如何進(jìn)行分類 DDL如何進(jìn)行分類 時間:2021-07-02 11:29:03 數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB (for MySQL) DDL(Data Definition Language數(shù)據(jù)定義語言),用于定義或修改數(shù)據(jù)庫中的對象,主要分為來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)圖像二分類 更多內(nèi)容
-
圖像識別服務(wù)介紹 圖像識別服務(wù)介紹 圖像識別( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容,提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽,具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力,幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容 圖像識別(Image Recognition),基于深度學(xué)來自:專題
AI開發(fā)痛點(diǎn)分析 第3節(jié) ModelArts介紹 第4節(jié) 圖像分類Demo演示 第5節(jié) 自動學(xué)習(xí)Demo演示 第6節(jié) 課程總結(jié) 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(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、大規(guī)模分布式Trai來自:百科
據(jù)反映了真實(shí)世界的狀況。數(shù)據(jù)集作為深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)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(biāo)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(biāo)檢測、音頻分割、文本分類等多個標(biāo)注場景,可適用于各種AI項(xiàng)來自:百科
華為云計算 云知識 云服務(wù)器的分類 云服務(wù)器的分類 時間:2020-07-27 15:35:41 云服務(wù)器 云服務(wù)器(Elastic Compute Service,E CS )是具有彈性可擴(kuò)展處理能力的簡單,高效,安全和可靠的計算服務(wù)。它的管理方法比物理服務(wù)器更簡單,更高效。用戶可來自:百科
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核 -圖像應(yīng)用場景 內(nèi)容審核-圖像應(yīng)用場景 時間:2020-09-15 16:28:30 內(nèi)容審核-圖像Moderation(Image),基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案,準(zhǔn)確識別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場景等內(nèi)容,識別快速準(zhǔn)確,幫助企業(yè)降低人力審核成本來自:百科
。 ModelArts支持應(yīng)用到圖像分類、物體檢測、視頻分析、 語音識別 、產(chǎn)品推薦、異常檢測等多種AI應(yīng)用場景。 圖1 ModelArts架構(gòu) 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(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及半自動化標(biāo)注、來自:百科
- 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(二):AlexNet實(shí)現(xiàn)花圖像分類
- OpenCV中的深度學(xué)習(xí)圖像分類
- 深度學(xué)習(xí)模型完成圖像分類小項(xiàng)目
- 深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垃圾分類系統(tǒng) - 深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像識別 垃圾分類
- 使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類的簡介
- 深度學(xué)習(xí)matlab圖像分類,手把手教程
- 深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(一):LeNet實(shí)現(xiàn)CIFAR-10圖像分類
- 深度學(xué)習(xí)入門篇,簡單的實(shí)例講明白圖像分類。
- 深度學(xué)習(xí)經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)解析圖像分類篇(一):LeNet-5
- 使用TensorFlow構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型:圖像分類與目標(biāo)檢測