- 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練小圖像 內(nèi)容精選 換一換
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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,特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集,讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架,更高效更易用,大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境,可部署為云端在線推理和批量推理,也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力,通過來自:百科
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了不可替代的作用。 游戲智能體通常采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,從0開始,通過與環(huán)境的交互和試錯,學(xué)會觀察世界、執(zhí)行動作、合作與競爭策略。每個AI智能體是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,主要包含如下步驟: 1、通過GPU分析場景特征(自己,視野內(nèi)隊(duì)友,敵人,小地圖等)輸入狀態(tài)信息(Learner)。來自:專題
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發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分?jǐn)?shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。 3.訓(xùn)練模型 俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。來自:百科Moderation 時間:2020-10-29 14:35:57 內(nèi)容審核 服務(wù)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)對圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動檢測,方便用戶對不合規(guī)信息快速處理,幫助用戶提高審核效率。 產(chǎn)品優(yōu)勢 檢測準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫,幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測,維護(hù)內(nèi)容安全。來自:百科通過驗(yàn)證的樣本都收納到數(shù)據(jù)集中,然后用這些標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行第一版的目標(biāo)識別模型訓(xùn)練。 訓(xùn)練出來的模型只是利用傳統(tǒng)圖像處理能夠識別成功的圖片進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于不成功的圖片,我們進(jìn)一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結(jié)合第一階段的目標(biāo)識別模型進(jìn)行結(jié)果融合,可以得到更為精來自:百科升業(yè)務(wù)效率。 內(nèi)容審核-圖像 內(nèi)容審核-圖像有以下應(yīng)用場景: 視頻直播 在互動直播場景中,成千上萬個房間并發(fā)直播,人工審核直播內(nèi)容幾乎不可能?;?span style='color:#C7000B'>圖像審核能力,可對所有房間內(nèi)容實(shí)時監(jiān)控,識別可疑房間并進(jìn)行預(yù)警。 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:視頻直播響應(yīng)速度速度小于0來自:百科
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