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的圖片進行學習。對于不成功的圖片,我們進一步使用 OCR 。OCR能夠識別出圖像中的文字內(nèi)容及其位置。結合第一階段的目標識別模型進行結果融合,可以得到更為精確的可點擊區(qū)域結果,并且這個時候的融合方案已經(jīng)初步可以使用了。隨著數(shù)據(jù)集的積累,目標檢測模型的檢測結果也變得更精確。最終能夠只使用目標識別方案。來自:百科
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通過本課程的學習,使學員: 1、了解典型的現(xiàn)代物體檢測子包含的兩階段檢測子。 2、了解圖像分割典型算法和圖像分割關鍵算法。 課程大綱 第1章 語義理解:分類,檢測以及分割 華為云 面向未來的智能世界,數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關鍵是以云原生的思維踐行云原生,全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動,一切皆服務。來自:百科
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