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- 深度學(xué)習(xí)之圖像分割 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)集支持的類(lèi)型 文件型 圖片：對(duì)圖像類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持 .jpg、.png、.jpeg、.bmp四種圖像格式，支持用戶進(jìn)行圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)、圖像分割類(lèi)型的標(biāo)注。 音頻：對(duì)音頻類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持.wav格式，支持用戶進(jìn)行聲音分類(lèi)、語(yǔ)音內(nèi)容、語(yǔ)音分割三種類(lèi)型的標(biāo)注。 文本：對(duì)文本類(lèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持來(lái)自：專題華為云計(jì)算 云知識(shí) 零門(mén)檻入門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu) 零門(mén)檻入門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu) 時(shí)間：2021-01-11 09:37:48 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù) 早期在數(shù)據(jù)量還不是很大的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫(kù)就采用一種很簡(jiǎn)單的單機(jī)服務(wù)，在一臺(tái)專用的服務(wù)器上安裝數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，對(duì)外提供數(shù)據(jù)來(lái)自：百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 零門(mén)檻入門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展史 零門(mén)檻入門(mén)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)習(xí)之數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展史 時(shí)間：2021-01-08 11:34:17 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)是因 數(shù)據(jù)管理 任務(wù)的需要，而產(chǎn)生數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù)，是數(shù)據(jù)處理的中心問(wèn)題。在數(shù)據(jù)管理的發(fā)展歷史中經(jīng)歷了三個(gè)階段。來(lái)自：百科圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別服務(wù)介紹 圖像識(shí)別（ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)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)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 圖像識(shí)別（Image Recognition），基于深度學(xué)來(lái)自：專題
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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![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別服務(wù) 圖像識(shí)別服務(wù) 時(shí)間：2020-12-16 11:26:03 圖像識(shí)別（Image Recognition），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供數(shù)萬(wàn)種物體、場(chǎng)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)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容。 課程簡(jiǎn)介來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像標(biāo)簽優(yōu)勢(shì) 圖像標(biāo)簽優(yōu)勢(shì) 時(shí)間：2020-09-17 10:12:06 圖像標(biāo)簽（Image Tagging），基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的視覺(jué)內(nèi)容，提供多種物體、場(chǎng)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)確識(shí)別和理解圖像內(nèi)容 產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 識(shí)別準(zhǔn)確來(lái)自：百科![]()
和視頻）的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標(biāo)注類(lèi)型。 智能標(biāo)注：智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類(lèi)”和“物體檢測(cè)”類(lèi)型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。 團(tuán)隊(duì)標(biāo)注：ModelArts提供了團(tuán)隊(duì)標(biāo)注功能來(lái)自：專題![]()
Moderation 時(shí)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(duì)圖像、視頻、文本內(nèi)容中的不合規(guī)信息進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)，方便用戶對(duì)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(shì) 檢測(cè)準(zhǔn)確 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量的樣本庫(kù)，幫助客戶快速準(zhǔn)確進(jìn)行違規(guī)內(nèi)容檢測(cè)，維護(hù)內(nèi)容安全。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么是圖像識(shí)別 什么是圖像識(shí)別 時(shí)間：2020-09-17 10:01:59 圖像識(shí)別（Image Recognition），是指利用計(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)，包括圖像標(biāo)簽，名人識(shí)別等。 圖像識(shí)別以開(kāi)放API（Application來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容審核-圖像應(yīng)用場(chǎng)景 內(nèi)容審核-圖像應(yīng)用場(chǎng)景 時(shí)間：2020-09-15 16:28:30 內(nèi)容審核-圖像Moderation(Image)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場(chǎng)景等內(nèi)容，識(shí)別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本來(lái)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(chǎng)景： 視頻直播 在互動(dòng)直播場(chǎng)景中，成千上萬(wàn)個(gè)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(duì)所有房間內(nèi)容實(shí)時(shí)監(jiān)控，識(shí)別可疑房間并進(jìn)行預(yù)警。 場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)如下： 準(zhǔn)確率高：基于改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)算法，檢測(cè)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(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像識(shí)別 圖像識(shí)別 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(jué)內(nèi)容，提供多種來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 圖像標(biāo)簽 圖像標(biāo)簽 時(shí)間：2020-12-04 10:00:15 圖像的內(nèi)容標(biāo)簽缺乏，導(dǎo)致用戶檢索效率較低。圖像標(biāo)簽功能可準(zhǔn)確識(shí)別圖像內(nèi)容，提高檢索效率和精度，從而使得個(gè)性化推薦、內(nèi)容檢索和分發(fā)更為有效。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)來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) TBE基本概念之NPU TBE基本概念之NPU 時(shí)間：2021-02-25 14:11:43 人工智能 昇騰計(jì)算 TBE（Tensor Boost Engine）提供了昇騰AI處理器自定義算子開(kāi)發(fā)能力，通過(guò)TBE提供的API和自定義算子編程開(kāi)發(fā)界面可以完成相應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的開(kāi)發(fā)。來(lái)自：百科![]()
課程目標(biāo) 掌握圖像處理理論和應(yīng)用，具有圖像處理的相關(guān)編程和云上應(yīng)用能力。 課程大綱 第1章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概覽 第2章 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 第3章 圖像預(yù)處理技術(shù) 第4章 圖像處理基本任務(wù) 第5章 特征提取與傳統(tǒng)圖像處理算法 第6章 深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第7章 圖像處理實(shí)驗(yàn) 華為云開(kāi)發(fā)者學(xué)堂來(lái)自：百科![]()
支持多種計(jì)算資源和深度學(xué)習(xí)框架：AI Studio支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練，同時(shí)支持多種深度學(xué)習(xí)框架，使企業(yè)能夠根據(jù)自身需求選擇最適合的計(jì)算資源和框架。5. 提供高效的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)：AI Studio提供高效率的數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)，支持多種數(shù)據(jù)標(biāo)注場(chǎng)景，包括圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、來(lái)自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 內(nèi)容審核-圖像是什么 內(nèi)容審核-圖像是什么 時(shí)間：2020-09-15 16:25:16 內(nèi)容審核-圖像Moderation(Image)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像智能審核方案，準(zhǔn)確識(shí)別圖片中的涉黃、涉政涉暴、涉政敏感人物、廣告、不良場(chǎng)景等內(nèi)容，識(shí)別快速準(zhǔn)確，幫助企業(yè)降低人力審核成本來(lái)自：百科![]()
不同特征范圍下的準(zhǔn)確率 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)。 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 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)。來(lái)自：百科![]()
NVLink 32G顯存（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。 華北-北京四 可用區(qū)1 - 計(jì)算加速型 P2v NVIDIA V100 NVLink（GPU直通） 機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練推理、科學(xué)計(jì)算、地震分析、計(jì)算金融學(xué)、渲染、多媒體編解碼。來(lái)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(lèi) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的整體流程來(lái)自：百科
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