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本课程包含了数字图像基本原理，以及使用传统方法和深度学习方法完成计算机视觉任务的方法以及应用场景。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 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。来自：百科![]()
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特征的适应性，使得模型调优可以做到有的放矢。 当前模型评估功能覆盖图像分类、物体检测和图像语义分割三大场景，快来看看如何使用模型评估功能吧~ 图像分类 图像分类评估指标说明 指标名称 子参数 说明 精度评估 图像类别分布 不同类别图片数量的统计值。 混淆矩阵 混淆矩阵可帮助您了解分类错误的出现位置来自：百科![]()
，包括静态内容和动态内容。支持自定义缓存规则，用户可以根据数据需求设置缓存过期时间，缓存格式包括但不限于zip、exe、wmv、gif、png、bmp、wma、rar、jpeg、jpg等。 图1 网站加速 2、文件下载加速 适用于使用http/https文件下载业务的网站、下载工来自：百科
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