- 深度學(xué)習(xí)在視覺尺寸測(cè)量 內(nèi)容精選 換一換
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當(dāng)然,這些攝像機(jī)得是華為軟件定義攝像機(jī),一種像手機(jī)一樣可以下載App的攝像機(jī)。 軟件定義攝像機(jī)、智能視覺平臺(tái)、算法商城、攝像機(jī)1拖N、共享協(xié)同、數(shù)據(jù)融合……這些詞在2019年被華為一把扔進(jìn)AI安防一江春水時(shí),引起了業(yè)內(nèi)不小的震動(dòng)。華為機(jī)器視覺產(chǎn)品線總裁段愛國曾說,華為做軟件定義攝像機(jī),“智能手機(jī)這樣的軟件定義產(chǎn)品珠玉在前”!來自:云商店來自:云商店
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09:28:38 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機(jī)器擁有了視覺的能力,實(shí)戰(zhàn)派帶你探索深度學(xué)習(xí)! 課程簡介 本課程主要內(nèi)容包括:深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多分類模型、經(jīng)典入門示例詳解:構(gòu)建手寫數(shù)字識(shí)別模型。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)使學(xué)員掌握深度學(xué)習(xí)平臺(tái)應(yīng)用及入門深度學(xué)習(xí)。 課程大綱 第1節(jié)來自:百科時(shí)間:2020-10-30 15:12:04 圖像識(shí)別 ( Image Recognition ),基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)象的技術(shù)?;?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù),可準(zhǔn)確識(shí)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(cè)和屬性識(shí)別等能力,幫助客戶準(zhǔn)來自:百科
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0系列課程。計(jì)算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一,它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實(shí)際作用的應(yīng)用,包括 人臉識(shí)別 、圖像檢測(cè)、目標(biāo)監(jiān)測(cè)以及智能駕駛等。這一切本質(zhì)都是對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,本課程就圖像處理理論及相應(yīng)技術(shù)做了介紹,包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)時(shí)注意兩者的區(qū)別。來自:百科需要掌握人工智能技術(shù),希望具備及其學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用能力,希望掌握華為人工智能相關(guān)產(chǎn)品技術(shù)的工程師 課程目標(biāo) 學(xué)完本課程后,您將能夠:掌握學(xué)習(xí)算法定義與機(jī)器學(xué)習(xí)的流程;了解常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法;了解超參數(shù)、梯度下降和交叉驗(yàn)證等概念。 課程大綱 1. 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 2. 機(jī)器學(xué)習(xí)的分類 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來自:百科的 IAM 用戶。若您不需要使用IAM用戶,可以略過此部分內(nèi)容。 1、在華為云官網(wǎng),單擊頁面右上角的“控制臺(tái)”,使用注冊(cè)帳號(hào)登錄控制臺(tái)。 2、在“控制臺(tái)”頁面,鼠標(biāo)移動(dòng)至右上方的用戶名,在下拉列表中選擇“ 統(tǒng)一身份認(rèn)證 ”。 3、創(chuàng)建用戶組。 詳細(xì)步驟請(qǐng)參見創(chuàng)建用戶組,創(chuàng)建成功后,為該用戶組配置Tenant來自:專題《EC-IoT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)》 EC-IoT是將對(duì)實(shí)時(shí)性、安全性和可靠性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用部署在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)(如網(wǎng)關(guān))上,讓數(shù)據(jù)在最短的時(shí)間內(nèi)得到分析和處理,將私密性數(shù)據(jù)限制在最小的網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi),并通過減少數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的次數(shù)降低數(shù)據(jù)失真的幾率。數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣進(jìn)行聚合、存儲(chǔ)和來自:專題
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