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- 語義分割 深度學(xué)習(xí) 訓(xùn)練過程 內(nèi)容精選 換一換
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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)。 圖像語義分割 圖像語義分割評估指標(biāo)說明 指標(biāo)名稱 子參數(shù) 說明 精度評估 圖像類別分布 數(shù)據(jù)集中不同類別的像素個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)。 交并比 簡稱IoU，計(jì)算每一類預(yù)測來自：百科權(quán)完成操作。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 1、登錄ModelArts管理控制臺。 2、在左側(cè)導(dǎo)航欄中，選擇“訓(xùn)練管理 > 訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“訓(xùn)練作業(yè)”列表。 3、單擊“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入“創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)”頁面，在該頁面填寫訓(xùn)練作業(yè)相關(guān)參數(shù)信息。 4、選擇訓(xùn)練資源的規(guī)格。訓(xùn)練參數(shù)的可選范圍與已有算法的使用約束保持一致。來自：專題
- 語義分割 深度學(xué)習(xí) 訓(xùn)練過程 相關(guān)內(nèi)容
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準(zhǔn)確性還能提升。城市治理中的事項(xiàng)類別非常多，但很多事件的數(shù)據(jù)量很少，用常規(guī)的方式訓(xùn)練模型一個(gè)算法耗時(shí)長，準(zhǔn)確率低。我們依托于預(yù)訓(xùn)練大模型、小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以對這種數(shù)據(jù)量小的城市問題進(jìn)行模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)。同時(shí)通過圖像生成等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)把白天的圖像遷移成晚上，晴天的圖像遷移來自：百科構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，提供數(shù)據(jù)通道、數(shù)據(jù)存儲、 數(shù)據(jù)管理 、數(shù)據(jù)展示等功能。人工智能平臺提供基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)、訓(xùn)練、評估和發(fā)布，支持多種計(jì)算資源進(jìn)行模型開發(fā)與訓(xùn)練，以及超參調(diào)優(yōu)、模型可視化工具等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺提供高效率的獨(dú)立的數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，支持多類型應(yīng)用場景、多人來自：專題
- 語義分割 深度學(xué)習(xí) 訓(xùn)練過程 更多內(nèi)容
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業(yè)將使用低代碼平臺開發(fā)核心應(yīng)用，AI增強(qiáng)開發(fā)是加速LCAP市場增長的主要趨勢。 然而，在實(shí)際智能化開發(fā)過程中，企業(yè)往往面臨以下困難： 大模型部署成本高，行業(yè)定制復(fù)雜 大模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源，且需要專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理，不同行業(yè)對模型的需求差異大，需要針對特定行業(yè)進(jìn)來自：百科![]()
來自：百科![]()
Turbo高性能，加速訓(xùn)練過程 1、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取，避免GPU/NPU因存儲I/O等待產(chǎn)生空閑，提升GPU/NPU利用率。 2、大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載，減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。 3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長，無需部署外部遷移工具 1、訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從 OBS 導(dǎo)入到SFS來自：專題![]()
華為云云上先鋒AI挑戰(zhàn)賽 時(shí)間：2020-12-08 15:19:36 華為云“云上先鋒”· AI挑戰(zhàn)賽圍繞生活中的街景圖像展開，選手可以通過深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行圖像語義分割，對圖像進(jìn)行像素級別的分類。 【賽事背景】 近年來，以AI技術(shù)為核心的各項(xiàng)應(yīng)用經(jīng)過多年的快速發(fā)展，人工智能已經(jīng)融入到人們的生活來自：百科![]()
代碼大模型起源于深度學(xué)習(xí)與自然語言處理技術(shù)的交叉發(fā)展，其核心理念是通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對代碼邏輯、語法的智能理解與生成。自誕生之日起，代碼大模型在軟件研發(fā)領(lǐng)域取得了舉世矚目的成就。其優(yōu)勢在于能夠減輕開發(fā)者的編程負(fù)擔(dān)、提高開發(fā)效率，并在語義理解、代碼生成、代碼修復(fù)等方面展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。來自：百科![]()
特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 2、極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 3、多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 4、自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 E CS 創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（1） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（1） 時(shí)間：2021-07-01 10:45:20 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 一、ECS購買流程 二、基礎(chǔ)配置1 1、計(jì)費(fèi)模式 提供按需、包周期（按月、按年）、競價(jià)共3種計(jì)費(fèi)方式，使用越久越便宜。 2、區(qū)域來自：百科![]()
對文本的實(shí)體片段以及實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注。 音頻標(biāo)注 對聲音進(jìn)行分類。 對語音內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注。 對語音進(jìn)行分段標(biāo)注。 視頻標(biāo)注 由于模型訓(xùn)練過程需要大量有標(biāo)簽的視頻數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需對沒有標(biāo)簽的視頻添加標(biāo)簽。通過ModelArts您可對視頻添加標(biāo)簽，快速完成對視頻的標(biāo)注操作，也可以對已標(biāo)注視頻修改或刪除標(biāo)簽進(jìn)行重新標(biāo)注。來自：專題![]()
對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法，對收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析、匯總和整理，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價(jià)值，發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。 AI開發(fā)的基本流程 AI開發(fā)的基本流程通?？梢詺w納為幾個(gè)步驟：確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（2） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（2） 時(shí)間：2021-07-01 10:51:16 云服務(wù)器 云計(jì)算 云主機(jī) 一、ECS購買流程-基礎(chǔ)配置 1、CPU架構(gòu) RISC是一種執(zhí)行較少類型計(jì)算機(jī)指令的微處理器，它能夠以更快的速度執(zhí)行操作來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（3） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（3） 時(shí)間：2021-07-01 10:56:40 云服務(wù)器 云主機(jī) 云計(jì)算 一、ECS購買流程-基礎(chǔ)配置 1、規(guī)格如何選擇？ 針對不同的應(yīng)用場景，可以選擇不同規(guī)格的 彈性云服務(wù)器 。不同類型云服務(wù)器適用場景舉例如下：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（4） ECS創(chuàng)建過程--基礎(chǔ)配置（4） 時(shí)間：2021-07-01 11:00:50 云服務(wù)器 云計(jì)算 云主機(jī) 一、ECS購買流程-基礎(chǔ)配置 1、網(wǎng)絡(luò)帶寬 彈性云服務(wù)器根據(jù)不同的規(guī)格限制內(nèi)網(wǎng)帶寬和內(nèi)網(wǎng)收發(fā)包能力。 內(nèi)網(wǎng)基準(zhǔn)帶寬：指彈性云服務(wù)器能穩(wěn)定達(dá)到的保證帶寬。來自：百科![]()
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機(jī)器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強(qiáng)化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自：專題![]()
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，特別是深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)集，讓訓(xùn)練結(jié)果可重現(xiàn)。 極“快”致“簡”模型訓(xùn)練 自研的MoXing深度學(xué)習(xí)框架，更高效更易用，大大提升訓(xùn)練速度。 云邊端多場景部署 支持模型部署到多種生產(chǎn)環(huán)境，可部署為云端在線推理和批量推理，也可以直接部署到端和邊。 自動學(xué)習(xí) 支持多種自動學(xué)習(xí)能力，通過來自：百科
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