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- 物體分割 深度學(xué)習(xí) 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識 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，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)不同的類型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見的問題。 目標(biāo)學(xué)員來自：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)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：百科來自：百科
- 物體分割 深度學(xué)習(xí) 更多內(nèi)容
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類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識。 課程簡介 本課程將會探討深度學(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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 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)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 基于深度學(xué)習(xí)算法的語音識別 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)開源語音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語音識別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語音識別基本的原理與實(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。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 深度學(xué)習(xí)：IoT場景下的AI應(yīng)用與開發(fā) 時(shí)間：2020-12-08 10:34:34 本課程旨基于自動售賣機(jī)這一真實(shí)場景開發(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融合的場景運(yùn)用并解構(gòu)開發(fā)流程；從 物聯(lián)網(wǎng)平臺來自：百科![]()
通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、熟練使用華為云ModelArts一站式 AI開發(fā)平臺 ； 2、系統(tǒng)、完整地了解多項(xiàng)AI領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識； 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，能自己動手優(yōu)化模型； 課程大綱 第1章 圖像分類 第2章 物體檢測 第3章 圖像分割 第4章來自：百科![]()
、自動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 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)練過程。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(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)來自：百科![]()
動機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡介 本教程介紹了典型的現(xiàn)代物體檢測子包含兩階段檢測子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及單階段檢測子: YOLO, SSD；成功的檢測子包含的幾個模塊；圖像分割典型算法和圖像分割關(guān)鍵算法。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員：來自：百科![]()
圖片：對圖像類數(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、物體檢測、圖像分割類型的標(biāo)注。 音頻：對音頻類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持.wav格式，支持用戶進(jìn)行聲音分類、語音內(nèi)容、語音分割三種類型的標(biāo)注。 文本：對文本類數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，支持.txt、.csv格式，支持用戶來自：專題![]()
）的數(shù)據(jù)，用戶可以選擇不同的標(biāo)注類型。 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”和“物體檢測”類型的數(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，可以來自：專題![]()
算，輸出結(jié)果，深度挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律和背后趨勢，更好實(shí)現(xiàn)智能決策 盤古CV大模型功能介紹 基礎(chǔ)模型 支持圖像分類、物體檢測、姿態(tài)估計(jì)等近10種微調(diào)任務(wù)，覆蓋大部分視覺感知場景。 萬物檢測 可根據(jù)提示對圖片中的目標(biāo)進(jìn)行檢測，解決場景碎片化問題，無需提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 萬物分割 可根據(jù)提示對圖來自：專題![]()
15:12:04 圖像識別 （ Image Recognition ），基于深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)?；?span style='color:#C7000B'>深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識別和理來自：百科![]()
。 圖像標(biāo)簽 可識別三千多種物體以及兩萬多種場景和概念標(biāo)簽，一個圖像可包含多個標(biāo)簽內(nèi)容，語義內(nèi)容非常豐富。更智能、準(zhǔn)確的理解圖像內(nèi)容，讓智能相冊管理、照片檢索和分類、基于場景內(nèi)容或者物體的廣告推薦等功能更加準(zhǔn)確。 圖1圖像標(biāo)簽示例圖 名人識別 利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對圖片內(nèi)容進(jìn)行檢來自：百科![]()
批量添加刪除中轉(zhuǎn)IP標(biāo)簽:請求示例 物體檢測:修改標(biāo)注 API概覽:VPC接口說明 API概覽 圖像分類:修改標(biāo)注 彈性公網(wǎng)IP標(biāo)簽 添加集群/節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽:管理標(biāo)簽 數(shù)據(jù)標(biāo)注:修改標(biāo)注 物體檢測:修改標(biāo)注 API概覽:EIP接口說明 API概覽:私網(wǎng)NAT網(wǎng)關(guān) 數(shù)據(jù)標(biāo)注:修改標(biāo)注 圖像分割:修改標(biāo)注信息來自：百科![]()
模型評估/診斷功能幫助用戶可以全面了解模型對不同數(shù)據(jù)特征的適應(yīng)性，使得模型調(diào)優(yōu)可以做到有的放矢。 當(dāng)前模型評估功能覆蓋圖像分類、物體檢測和圖像語義分割三大場景，快來看看如何使用模型評估功能吧~ 圖像分類 圖像分類評估指標(biāo)說明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說明 精度評估 圖像類別分布 不同類別圖片數(shù)量的統(tǒng)計(jì)值。來自：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)視覺任務(wù)的方法以及應(yīng)用場景。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握數(shù)字圖像的基礎(chǔ)知識和變換方法。 2、掌握圖像分類技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 3、掌握目標(biāo)檢測技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 4、掌握圖像分割技術(shù)的原理和應(yīng)用場景。 5、掌握視頻處理的技術(shù)原理和應(yīng)用場景。來自：百科![]()
便利。 華為云圖像識別 Image 是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的服務(wù)，能夠準(zhǔn)確識別圖像中的視覺內(nèi)容，提供多種物體、場景和概念標(biāo)簽，具備目標(biāo)檢測和屬性識別等能力，幫助客戶準(zhǔn)確識別和理解圖像內(nèi)容1。它廣泛用于圖像自動打標(biāo)簽、圖像分類、特定物體檢測、基于圖像內(nèi)容的推薦等場景2。 華為云圖像來自：百科
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