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- 深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割 內(nèi)容精選 換一換
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來(lái)自：百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間：2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基本知識(shí)，其中包括深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同的類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)的問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員來(lái)自：百科
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大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 大V講堂——雙向深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-09 14:52:19 以當(dāng)今研究趨勢(shì)由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識(shí)別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場(chǎng)景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來(lái)自：百科從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 從MindSpore手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-11-23 16:08:48 深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)分支之一，應(yīng)用日益廣泛。 語(yǔ)音識(shí)別 、自動(dòng) 機(jī)器翻譯 、即時(shí)視覺(jué)翻譯、刷臉支付、人臉考勤……不知不覺(jué)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)滲入到我們生活中的每個(gè)來(lái)自：百科
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類(lèi)的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同的深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理的基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 大V講堂——能耗高效的深度學(xué)習(xí) 時(shí)間：2020-12-08 10:09:21 現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺(jué)領(lǐng)域的AI模型，都是通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開(kāi)始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開(kāi)始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場(chǎng)景下的AI應(yīng)用與開(kāi)發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動(dòng)售賣(mài)機(jī)這一真實(shí)場(chǎng)景開(kāi)發(fā)，融合了物聯(lián)網(wǎng)與AI兩大技術(shù)方向，向您展示AI與IoT融合的場(chǎng)景運(yùn)用并解構(gòu)開(kāi)發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)自：百科![]()
、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)的發(fā)展前景及其面臨的巨大挑戰(zhàn)；深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力的方式及復(fù)雜的訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)自：百科![]()
動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測(cè)子包含兩階段檢測(cè)子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測(cè)子: YOLO, SSD；成功的檢測(cè)子包含的幾個(gè)模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來(lái)自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖引擎服務(wù)語(yǔ)義搜索Demo 圖引擎服務(wù)語(yǔ)義搜索Demo 時(shí)間：2020-11-25 11:05:08 本視頻主要為您介紹圖引擎服務(wù)語(yǔ)義搜索Demo的操作教程指導(dǎo)。 場(chǎng)景描述： 視頻圖中的語(yǔ)義搜索是一種新型的圖計(jì)算應(yīng)用方向。 通過(guò)構(gòu)建圖片中的事物的語(yǔ)義關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可以快速搜索到符合場(chǎng)景及描述的相關(guān)圖片。來(lái)自：百科![]()
可根據(jù)提示對(duì)圖片中的目標(biāo)進(jìn)行分割，常在輔助標(biāo)注、AIGC等場(chǎng)景應(yīng)用。 盤(pán)古多模態(tài)大模型功能優(yōu)勢(shì) 原生支持中文 億級(jí)中文圖文，百萬(wàn)中文關(guān)鍵詞，更佳中文理解能力。 精準(zhǔn)語(yǔ)義理解 精準(zhǔn)圖文描述，對(duì)齊語(yǔ)義理解，智能語(yǔ)境識(shí)別。 更具自然美感 多模態(tài)多尺度訓(xùn)練，逼近自然美感生成內(nèi)容。 更強(qiáng)泛化性 強(qiáng)大泛化來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)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(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。 【賽事背景】 近年來(lái)，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活來(lái)自：百科![]()
概覽:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 什么是Octopus:產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 視頻數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 訓(xùn)練服務(wù)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 數(shù)據(jù)資產(chǎn)簡(jiǎn)介 圖像分割數(shù)據(jù)集使用教程:后續(xù)操作 使用流程 產(chǎn)品介紹:服務(wù)內(nèi)容 權(quán)限管理:理解Octopus的權(quán)限與委托 總覽:優(yōu)勢(shì)來(lái)自：百科![]()
發(fā)者大賽 時(shí)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(kāi)，選手可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類(lèi)。 【賽事簡(jiǎn)介】 為深入貫徹落實(shí)省委省政府關(guān)于加快推進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換重大工程戰(zhàn)略部署，進(jìn)一步支持軟件產(chǎn)來(lái)自：百科![]()
通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)； 3、學(xué)習(xí)多項(xiàng)AI領(lǐng)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(dòng)手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類(lèi) 第2章 物體檢測(cè) 第3章 圖像分割 第4章來(lái)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(xué)習(xí)方法完成計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的方法以及應(yīng)用場(chǎng)景。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識(shí)和變換方法。 2、掌握?qǐng)D像分類(lèi)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 3、掌握目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 4、掌握?qǐng)D像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
根據(jù)法律規(guī)定，識(shí)別刀槍、毒品等違禁內(nèi)容 垃圾廣告檢測(cè) 識(shí)別文本中含有推廣或者售賣(mài)意向的廣告內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和海量敏感詞庫(kù)，審核準(zhǔn)確率高，幫助企業(yè)客戶(hù)減少人工審核工作量，避免違規(guī)風(fēng)險(xiǎn) 智能語(yǔ)義分析 通過(guò)智能語(yǔ)義分析技術(shù)，避免單一關(guān)鍵詞匹配造成誤檢。例如：“路口交通”類(lèi)詞匯不會(huì)造成誤檢 實(shí)時(shí)詞庫(kù)更新來(lái)自：百科![]()
標(biāo)框的交疊程度，目標(biāo)框的個(gè)數(shù)。 特征分布 與圖像分類(lèi)相似，但可選更多和目標(biāo)框相關(guān)的特征，如目標(biāo)框的交疊程度，目標(biāo)框的個(gè)數(shù)。 圖像語(yǔ)義分割 圖像語(yǔ)義分割評(píng)估指標(biāo)說(shuō)明 指標(biāo)名稱(chēng) 子參數(shù) 說(shuō)明 精度評(píng)估 圖像類(lèi)別分布 數(shù)據(jù)集中不同類(lèi)別的像素個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)。 交并比 簡(jiǎn)稱(chēng)IoU，計(jì)算每一類(lèi)預(yù)測(cè)來(lái)自：百科![]()
個(gè)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱(chēng)“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)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(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)來(lái)自：專(zhuān)題
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