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  • 深度學(xué)習(xí)在人臉識別 內(nèi)容精選 換一換
  • 設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大,內(nèi)存占用高,算法延時長的問題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限的問題,AI模型的壓縮及性能優(yōu)化是AI模型部署過程中必須解決的難點。
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    視頻內(nèi)容分析(Video Content Recognition)提供多維度的視頻分析算法,支持對視頻中人、車、物、行為的多目標(biāo)檢測、識別、分析等能力,多種場景下準(zhǔn)確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)化信息,為用戶構(gòu)建強大、全面、便捷的視頻內(nèi)容分析能力。 產(chǎn)品優(yōu)勢 準(zhǔn)確識別:利用高精度的人臉檢測與識別服務(wù),
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