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  • 视觉格式化模型 内容精选 换一换
  • 。 工业视觉 传统的工业制造主要采用人工肉眼检测产品的缺陷,不仅使得检测产品速度慢、效率低下,而且在检测过程中容易出错,导致误检、漏检等问题。基于机器视觉的质检方案,通过云端建模分析与边缘实时决策的结合,实现自动视觉检测,提升产品质量。 优势: 高效:云端已训练的视觉模型,在边缘
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    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果后,后处理引擎再对模型推理引擎输出的数据进行后续
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  • 视觉格式化模型 相关内容
  • 角色 数字人模型。 动作 数字人模型展示的动作。 捏脸 用户可根据自己的想法自由捏造风格化虚拟形象。 风格化素材 建模/捏脸时采用的五官、服饰、装饰等素材,比如发型、脸型、装饰、眉毛、鼻子等。 为什么选择华为云数字内容生产线 云上一站式自助服务平台,简单高效 从模型训练到内容生成,端到端自助服务
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    实战篇:不用写代码也可以自建AI模型 实战篇:不用写代码也可以自建AI模型 时间:2020-12-16 14:25:51 AI一站式开发平台ModelArts横空出世,零基础AI开发人员的福音。学习本课程,带你了解AI模型训练,不会编程、不会算法、不会高数,一样可以构建出自己专属的AI模型。 课程简介
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  • 视觉格式化模型 更多内容
  • 技术创新,将模型训练、定制的小事交给ModelArts Pro。 AI开发平台 ModelArts ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,
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    使用个人PC完成模型训练,在手机端完成部署应用,使能手机识别猫和狗。 内容大纲: 1、广东工业大学先锋教师高怀恩计算机视觉理论基础; 2、MindSpore开源AI框架在个人PC环境上的部署安装; 3、根据已有的MobileNetV2预训练模型+猫狗数据集进行模型重训; 4、初识MindSpore
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    特点:构建专有的自然语言处理分类模型,将大量的政务询问分发到对应的部门,显著提高工作效率。 优势:针对场景领域提供预训练模型,效果远好于通用自然语言处理模型。可根据使用过程中的反馈持续优化模型。 商品识别 特点:构建商品视觉自动识别的模型,可用于无人超市等场景。 优势:用户自定义模型可以实现99.
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    分析学习的神经网络,它模拟大脑的机制来解释说明数据,如图像、声音、文本等数据。 深度学习的典型模型:卷积神经网络模型、深度信任网络模型、堆栈自编码网络模型。 深度学习的应用:计算机视觉 语音识别 、自然语言处理等其他领域。 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
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    手把手带你进行 AI 模型开发和部署 手把手带你进行 AI 模型开发和部署 时间:2021-04-27 14:56:49 内容简介: 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本,然而AI落地的过程确并不容易,AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编
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    护。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四种类型。选择不同类型的安全模型后,需要在方案内容中填写必要的配置信息,然后用于API设计中“安全方案”的引用。此外,每个安全模型的文档页面展示了所有引用该模型的API清单,便于后期维护。
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    BS,从 OBS 导入模型创建为AI应用。 制作模型包,则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型包结构示例(以TensorFlow模型包结构为例) 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。
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    模型包规范 ModelArts推理部署,模型包里面必需包含“model”文件夹,“model”文件夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 • 模型文件:在不同模型包结构中模型文件的要求不同,具体请参见模型包结构示例。 • 模型配置文件:模型配置文件必需存在,文件名固定为“config
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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。 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景,检测道路上人和车的位置。
    来自:专题
    华为云计算 云知识 KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50% 时间:2021-04-27 15:26:28 内容简介: 随着边缘设备数量指数级增长,以及设备性能的提升,数据量爆发式增长,数据规模
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    。比如,KEPLER是一个统一的模型来进行统一表示,它将文本通过LLM转成embedding表示,然后把KG embedding的优化目标和语言模型的优化目标结合起来,一起作为KEPLER模型的优化目标,最后得到一个能联合表示文本语料和图谱的模型。示意图如下: 小结 上述方法都在
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    智能建模”,进入智能建模的可用模型页面。 5、在可用模型列表左上角单击新建模型,进入新建告警模型页面。 6、在新增告警模型页面中,配置告警模型基础信息。 告警模型基础配置参数说明: 参数名称 参数说明 管道名称 选择该告警模型的执行管道。 模型名称 自定义该条告警模型的名称。 严重程度 设
    来自:专题
    ModelArts训练中新增了超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能,在无需算法工程师介入的情况下,即可自动进行超参的调优,在速度和精度上超过人工调优。 ModelArts训练中新增了超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最优的超参。Mod
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    基于算法套件SDK进行训练 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程,小白也能快速上手。 了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线
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    年,人类一定会进入万物感知、万物互联和万物智能的智能社会。5G、AI和机器视觉三种技术相互促进、相互激发,加速智能世界的到来。未来十年,机器视觉将成为万物感知入口,引领行业数字化。 2020年,华为机器视觉不断丰富产品与场景化解决方案,在交管领域重点聚焦智能化应用落地,取得了巨大
    来自:云商店
    时间:2020-12-09 09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习! 课程简介 本课程主要内容包括:深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解:构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。
    来自:百科
    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。 基于ModelArts实现人车检测模型训练和部署 本实验将指导用户使用华为ModelArts预置算法构建一个人车检测模型的AI应用。人车检测模型可以应用于自动驾驶场景,检测道路上人和车的位置。
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