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- 深度學習圖像分割算法segnet 內(nèi)容精選 換一換
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算法和應用示例。 課程簡介 本課程介紹了雙向深度學習理論、算法和應用示例，讓你對雙向深度學習有初步的認知。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、認識雙向智能。 2、了解深度雙向智能的理論、算法和應用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云來自：百科
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從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 從MindSpore手寫數(shù)字識別學習深度學習 時間：2020-11-23 16:08:48 深度學習作為機器學習分支之一，應用日益廣泛。語音識別、自動 機器翻譯 、即時視覺翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺，深度學習已經(jīng)滲入到我們生活中的每個來自：百科![]()
類的水平。本課程將介紹深度學習算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學習中的基礎理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學習模型。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡基礎理論。 2、掌握深度學習中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學習訓練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來自：百科![]()
值。 課程簡介 為了解決真實世界中的問題，我們的深度學習算法需要巨量的數(shù)據(jù)，同時也需要機器擁有處理龐大數(shù)據(jù)的能力，在現(xiàn)實世界中部署神經(jīng)網(wǎng)絡需要平衡效率和能耗以及成本的關系。本課程介紹了能耗高效的深度學習。 課程目標 通過本課程的學習，使學員了解如下知識： 1、高效的結(jié)構設計。 2、用NAS搜索輕量級網(wǎng)絡。來自：百科![]()
式 AI開發(fā)平臺 ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項AI領域的基礎知識； 3、學習多項AI領域的經(jīng)典算法； 4、掌握一定的模型調(diào)優(yōu)能力，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割 第4章 人臉識別 第5章 OCR 第6章 視頻分析 第7章 自然語言處理來自：百科![]()
華為云計算 云知識 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 深度學習：IoT場景下的AI應用與開發(fā) 時間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機這一真實場景開發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術方向，向您展示AI與IoT融合的場景運用并解構開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓練生成的模型，會存儲至用戶指定的 OBS 路徑中，供用戶下載。 是否支持圖像分割任務的訓練？ 支持。您可以使用以下三種方式實現(xiàn)圖像分割任務的訓練。 您可以在AI Gallery訂閱相關圖像分割任務算法，并使用訂閱算法完成訓練。 如果您在本地使來自：專題![]()
、自動機器學習等領域。 課程簡介 本教程介紹了AI解決方案深度學習的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元組成和產(chǎn)生表達能力的方式及復雜的訓練過程。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、了解深度學習。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡。 課程大綱 第1章 深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡來自：百科![]()
動機器學習等領域。 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模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程目標 通過本課程的學習，使學員：來自：百科![]()
本課程包含了數(shù)字圖像基本原理，以及使用傳統(tǒng)方法和深度學習方法完成計算機視覺任務的方法以及應用場景。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術的原理和應用場景。 3、掌握目標檢測技術的原理和應用場景。 4、掌握圖像分割技術的原理和應用場景。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習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術為核心的各項應用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們來自：百科![]()
并通過持續(xù)學習吸收海量文本數(shù)據(jù)，不斷提升模型的效果。 了解詳情 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨特技術構筑的視覺基礎模型，賦能行業(yè)客戶利用少量場景數(shù)據(jù)對模型微調(diào)即可實現(xiàn)特定場景任務。 了解詳情 盤古多模態(tài)大模型 融合語言和視覺跨模態(tài)信息，實現(xiàn)圖像生成、圖像理解、3D來自：專題![]()
格的資源池用于模型訓練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關注模型開發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過算法參數(shù)的調(diào)整，得到一個滿意的模型。 請參考以下指導在ModelArts上訓練模型： 1、您可以將訓練數(shù)據(jù)導來自：專題![]()
準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應速度快：單張圖像識別速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核 -文本有以下應用場景： 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論，智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論，保證良好用戶體驗。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。來自：百科![]()
練營開發(fā)者大賽 時間：2020-12-08 17:11:01 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習算法進行圖像語義分割，對圖像進行像素級別的分類。 【賽事簡介】 為深入貫徹落實省委省政府關于加快推進新舊動能轉(zhuǎn)換重大工程戰(zhàn)略部署，進一步支持來自：百科![]()
準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。 響應速度快：單張圖像識別速度小于0.1秒。 內(nèi)容審核-文本 內(nèi)容審核-文本有以下應用場景： 電商評論篩查 審核電商網(wǎng)站產(chǎn)品評論，智能識別有色情、涉政、灌水等違規(guī)評論，保證良好用戶體驗。 場景優(yōu)勢如下： 準確率高：基于改進的深度學習算法，檢測準確率高。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 內(nèi)容審核-圖像應用場景 內(nèi)容審核-圖像應用場景 時間：2020-09-15 16:28:30 內(nèi)容審核-圖像Moderation(Image)，基于深度學習的圖像智能審核方案，準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，識別快速準確，幫助企業(yè)降低人力審核成本來自：百科![]()
Content Processing）服務，基于對視頻的整體分析，提供封面、拆條、摘要等能力 功能描述 視頻拆條：基于深度學習多模態(tài)信息分析技術，快速準確地把長視頻分割成不同主題的片段，提高視頻識別、剪輯、檢索等處理的效率 視頻封面：基于互聯(lián)網(wǎng)在線視頻的內(nèi)容理解，快速輸出具有代表性和吸引力的精彩封面來自：百科
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