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  • tensorflow卷积神经网络 内容精选 换一换
  • 人员打手机图片数据采用监督学习的方式进行智能检测训练。算法采用深度卷积神经网络提取数据中关键特征,忽略图片数据中的不相关信息,并结合业务逻辑进行推理判断。 将训练完成后的算法加载到AI摄像机内部,利用摄像机内部AI芯片强大的分析推理能力,对摄像机拍摄到的视频画面(支持夜视功能)进
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    产业需求和政策导向需要,各公司在AI技术方面的投资持续增长,计算机视觉已经成为了相关算法占比最大,研发投入最多的领域成为中国最具代表性的AI技术。 为了普及AI技术知识,华为云赛事平台举办了本次“云上先锋”--AI主题赛。在本次比赛中,华为云AI大神将教你从0到1通关 图像识别 !!
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  • tensorflow卷积神经网络 相关内容
  • AI Gallery AI Gallery AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
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    华为云计算 云知识 业界主流AI开发框架 业界主流AI开发框架 时间:2020-12-10 09:10:26 HCIA-AI V3.0系列课程。本课程将主要讲述为什么是深度学习框架、深度学习框架的优势并介绍二种深度学习 框架,包括PytorchTensorFlow。接下来会结合代码详细讲解TensorFlow
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  • tensorflow卷积神经网络 更多内容
  • 基于对视频的前后帧信息、光流运动信息分析、场景内容信息识别等分析,检测和识别视频动作 优势 多模态识别 综合图像、光流、声音等信息,识别动作更准确 识别准确 采用3D卷积神经网络算法,动作识别准确度高 对复杂场景鲁棒性强 对不同天气条件、不同的摄像头角度等复杂场景的视频动作识别具有良好的鲁棒性 建议搭配使用: 对象存储服务 OBS
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    取违规或者关键信息,包括踢、扔、抛物体等。 视频质量分析VQA 视频质量分析(Video Quality Analysis)是通过深度卷积神经网络算法识别视频画面质量,将视频画面的质量进行归类,从而过滤出清晰的高质量视频。 视频 OCR :视频OCR(Video Optical Character
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    Python机器学习库Scikit-learn 第6章 Python图像处理库Scikit-image 第7章 TensorFlow简介 第8章 Keras简介 第9章 pytorch简介 华为云 面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行
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    1、一般情况下,通过深度学习框架中的标准算子实现的神经网络模型已经通过GPU或者其它类型神经网络芯片做过训练。如果将这个神经网络模型继续运行在昇腾AI处理器上时,希望尽量在不改变原始代码的前提下,在昇腾AI处理器上能发挥最大性能。因此TBE提供了一套完整的TBE算子加速库,库中的算子功能与神经网络中的常见标准算子
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    ECC显存,带宽192GB/s GPU内置硬件视频编解码引擎,能够同时进行35路高清视频解码与实时推理 常规支持软件列表 Pi1实例主要用于GPU推理计算场景,例如图片识别、 语音识别 等场景。 常用的软件支持列表如下: TensorflowCaffePyTorchMXNet等深度学习框架 推理加速型Pi2
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    华为云计算 云知识 张量加速引擎是什么? 张量加速引擎是什么? 时间:2020-08-19 09:27:09 神经网络构造中,算子组成了不同应用功能的网络结构。而张量加速引擎(Tensor Boost Engine)作为算子的兵工厂,为基于昇腾AI处理器运行的神经网络提供算子开发能力,用
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    了解更多 从0到1制作自定义镜像并用于训练 Pytorch+CPU/GPU 介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎Pytorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 Tensorflow+GPU 介绍如何从0到1制作镜像,并使用
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    华为云计算 云知识 昇腾AI软件栈框架管理器功能框架介绍 昇腾AI软件栈框架管理器功能框架介绍 时间:2020-08-19 10:07:38 框架管理器协同TBE为神经网络生成可执行的离线模型。在神经网络执行之前,框架管理器与昇腾AI处理器紧密结合生成硬件匹配的高性能离线模型,并
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    GPU卡,每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算,支持常见的深度学习框架TensorflowCaffePyTorchMXNet等。 单实例最大网络带宽30Gb/s。 完整的基础能力:网络自定义,自由划分子网、设置网络访问策略;海量存储,
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    ModelArts提供的调测代码是以Pytorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,只需要修改个别的参数即可。 不同类型分布式训练介绍 单机多卡数据并行-DataParallel(DP) 介绍基于Pytorch引擎的单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。
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    、输入图片预处理及输出图片数据的标识等。计算引擎由开发者进行自定义来完成所需要的具体功能。 通过流程编排器的统一调用,整个深度神经网络应用一般包括四个引擎:数据引擎,预处理引擎,模型推理引擎以及后处理引擎。 1、数据引擎主要准备神经网络需要的数据集(如MNIST数据集)和进行相应
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    GPU卡,每台云服务器支持最大8张Tesla V100显卡。 支持NVIDIA CUDA 并行计算,支持常见的深度学习框架TensorflowCaffePyTorchMXNet等。 单精度能力15.7 TFLOPS,双精度能力7.8 TFLOPS。 支持NVIDIA Tensor Co
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    14:00:38 人工智能 培训学习 昇腾计算 模型转换,即将开源框架的网络模型(如CaffeTensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型,模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内
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    本实验指导用户在华为云ModelArts平台对预置的模型进行重训练,快速构建 人脸识别 应用。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法; 掌握基于MXNet构建人脸识别神经网络; 掌握华为云ModelArts SDK创建训练作业、模型部署和模型测试; 掌握ModelArts自研分布式训练框架MoXing。
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    课程目标 学完本课程后,您将能够:描述神经网络的定义与发展;熟悉深度学习神经网络的重要“部件”;熟悉神经网络的训练与优化;描述深度学习中常见的问题。 课程大纲 1. 深度学习简介 2. 训练法则 3. 激活函数 4. 正则化 5. 优化器 6. 神经网络类型 7. 常见问题 华为云 面
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    Boost Engine)提供了昇腾AI处理器自定义算子开发能力,通过TBE提供的API和自定义算子编程开发界面可以完成相应神经网络算子的开发。 TBE的重要概念之一为NPU,即Neural-network Processing Unit,神经网络处理器。 在维基百科中,NPU这个
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    模型训练与平台部署(Mindspore-TF) 时间:2020-12-08 16:37:45 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上,并进行精度、性能等方面的调优。 目标学员 AI领域的开发者 课程目标 通过对教材的解读,使学员能够结合教材+实践,迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。
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