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  • tensorflow目标检测 内容精选 换一换
  • 华为云计算 云知识 基于昇腾AI处理器的目标检测应用(ACL) 基于昇腾AI处理器的目标检测应用(ACL) 时间:2020-12-01 15:09:18 本实验通过模型转换、数据预处理/网络模型加载/推理/结果输出全流程展示昇腾处理器推理应用开发过程,帮助您快速熟悉ACL这套计算加速库。
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    华为云计算 云知识 移动应用隐私合规检测简介及目标检测技术的应用 移动应用隐私合规检测简介及目标检测技术的应用 时间:2021-11-22 10:03:44 【摘要】 基于移动设备集成的各类传感器,众多功能丰富的移动应用被开发出来,聚集了大量高价值用户隐私数据,包括用户身份信息、
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  • tensorflow目标检测 相关内容
  • 业务,那么必需提供健康检查的接口供ModelArts调用。 帮助文档 配置文件示例代码 • 目标检测模型配置文件示例 请参见ModelArts官网文档,模型配置文件编写说明章节中的目标检测模型配置文件示例。 • 图像分类模型配置文件示例 请参见ModelArts官网文档,模型配置
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    华为云计算 云知识 使用昇腾AI 弹性云服务器 实现目标检测应用 使用昇腾AI弹性云服务器实现目标检测应用 时间:2020-12-01 16:01:31 实验指导用户完成基于华为昇腾弹性云服务器的目标检测应用。 实验目标与基本要求 ① 了解华为昇腾全栈开发工具MindStudio; ②
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  • tensorflow目标检测 更多内容
  • CPU、GPU、Ascend 310 SSD_VGG Caffe 在线服务 GPU 暂不支持 EfficientDet Tensorflow 在线服务 GPU CPU、GPU YOLOv5 Pytorch 在线服务 GPU CPU、GPU BERT TensorFlow 在线服务 GPU CPU、GPU、Ascend
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    有哪些;了解Pytorch的特点;了解TensorFlow的特点;区别TensorFlow 1.X与2.X版本;掌握TensorFlow 2的基本语法与常用模块;掌握MNIST手写体数字识别实验的流程。 课程大纲 1. 深度学习开发框架简介 2. TensorFlow2基础 3.
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    华为云计算 云知识 AI引擎 AI引擎 时间:2020-12-24 14:36:32 AI引擎指ModelArts的开发环境、训练作业、模型推理(即模型管理和部署上线)支持的AI框架。主要包括业界主流的AI框架,TensorFlowMXNetCaffe、Spark_Mllib
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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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    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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    1、掌握数字图像的基础知识和变换方法。 2、掌握图像分类技术的原理和应用场景。 3、掌握目标检测技术的原理和应用场景。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。 课程大纲 第1章 数字图像基础 第2章 图像分类 第3章 目标检测 第4章 图像分割 第5章 视频处理 华为云 面向未
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    “美食”、“工作”等类别。方便用户管理相册,带来良好体验。 图2智能相册场景 目标检测 在建筑施工现场,基于定制化的 图像识别 目标检测系统,可实时监测现场人员是否佩戴安全帽,以降低安全风险。 图3目标检测场景 图像搜索 基于 图像标签 的图像搜索技术,不管用户输入关键字,还是输入一张图像,都可以快速搜索到想要的图像。
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    能力。同时,该产品兼容底层X86/ARM,华为NPU/英伟达GPU等不同架构的服务器,并且兼容包括华为MindSpore、TensorFlowPyTorch等主流深度学习框架。 Apulis AI Studio配套人工服务(H CS 版)的功能非常丰富。它包括 数据管理 平台、人工智能
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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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    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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    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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    AI基础课程--常用框架工具 AI基础课程--概览 AI基础课程--Python编程知识 AI基础课程--数学基础知识 AI基础课程--常用框架工具 技术领域 技术领域 AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络
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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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    智能相册:基于图像识别的标签可达近万种,智能相册可以自定义分类,比如“植物”、“美食”、“工作”等类别。方便用户管理相册,带来良好体验。 目标检测:在建筑施工现场,基于定制化的图像识别目标检测系统,可实时监测现场人员是否佩戴安全帽,以降低安全风险。 图像搜索:基于图像标签的图像搜索技术,不管用户输入关键字
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    在线推理。 可生成在Ascend芯片上运行的模型,实现高效端边推理。 灵活 支持多种主流开源框架(TensorFlow、Spark_MLlib、MXNetCaffePyTorch、XGBoost-Sklearn、MindSpore)。 支持主流GPU和自研Ascend芯片。 支持专属资源独享使用。
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