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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来自：百科来自：百科
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华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间：2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分： 1. 内存分配：给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别：识别哪些对象是垃圾 3.来自：百科供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择。 机器学习：机器学习中多层神经网络需要大量计算资源，其中训练过程需要处理海量的数据，推理过程则希望极低的时延。同时机器学习算法还在不断优化中， FPGA以其高并行计算、硬件可编程、低功耗、和低时延等优势，可针对不同算法动态编程设计来自：百科
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视频转码插件 视频转码插件 视频转码是指将原始音视频文件转换成另一个音视频文件，可以改变原始音视频文件的格式、编码、码率、帧率等参数。为满足多样化使用场景，同时 媒体处理 预置了大量的视频转码模板，视频转码插件，同时也支持自定义转码模板。 视频转码是指将原始音视频文件转换成另一个音视来自：专题![]()
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264/H.265的视频解码功能，对输入的视频码流进行解码输出图像，用于视频识别等场景的前处理。 -VENC模块提供输出视频的编码功能。对于视觉预处理模块的输出数据或原始输入的YUV格式数据，视频编码模块进行编码输出H.264/H.265视频，便于直接进行视频的播放和显示。 -J来自：百科![]()
次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一层的输出作为下一层的输入，层层连接构成深度神经网络。 1994年，Yann LeCun发布了结合反向传播的卷积神经网络 LeNet， 其来自：百科![]()
PGA开发、测试及培训。 应用场景： 视频处理 图片自动分类识别、图片搜索、视频转码、实时渲染、互联网直播和AR/VR等视频应用，需要大量的实时计算能力，普通的云服务器难以满足性能需求，FPGA云服务器可以提供高性价比的视频解决方案，是视频类场景的理想选择 优势 高性能 高并行计来自：百科![]()
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通过本课程的学习，使学员了解： 1、如何构建高效的神经网络基础模型。 2、如何学习显著性物体、边缘等通用属性。 3、如何利用通用属性构建弱监督学习模型，并进而利用互联网数据自主完成知识学习。 课程大纲 第1章 什么是开放环境的自适应感知 第2章 面向识别与理解的神经网络共性技术 第3章 通用视觉基元属性感知来自：百科![]()
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通过深度神经网络来进行构建的，从2015年开始，学术界已经开始注意到现有的神经网络模型都是需要较高算力和能好的。并且有大量的研究论文集中于如何将这些AI模型从云上部署到端侧，为AI模型创造更多的应用场景和产业价值。 课程简介 为了解决真实世界中的问题，我们的深度学习算法需要巨量的来自：百科![]()
擎主要进行媒体数据的预处理，完成图像和视频编解码以及格式转换等操作，并且数字视觉预处理各功能模块都需要统一通过流程编排器进行调用。 3、数据流进行神经网络推理时，需要用到模型推理引擎。模型推理引擎主要利用加载好的模型和输入的数据流完成神经网络的前向计算。 4、在模型推理引擎输出结来自：百科![]()
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