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帮助客户准确识别和理解图像内容。它广泛用于图像自动打标签、图像分类、特定物体检测、基于图像内容的推荐等场景，可以用于素材管理、推荐、搜索、广告分发等。这对于游戏、社交资讯、音视频、媒资、电商等产生大量图像和视频的行业来说，无疑是一种极大的便利。 华为云图像识别 Image 是一种来自：百科来自：专题
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华为云云上先锋AI挑战赛 时间：2020-12-08 15:19:36 华为云“云上先锋”· AI挑战赛围绕生活中的街景图像展开，选手可以通过深度学习算法进行图像语义分割，对图像进行像素级别的分类。 【赛事背景】 近年来，以AI技术为核心的各项应用经过多年的快速发展，人工智能已经融入到人们来自：百科![]()
至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的 OBS 路径中，供用户下载。 是否支持图像分割任务的训练？ 支持。您可以使用以下三种方式实现图像分割任务的训练。 您可以在AI Gallery订阅相关图像分割任务算法，并使用订阅算法完成训练。 如果您在本地使来自：专题![]()
文字识别套件，三分钟快速定制 OCR 服务 ModelArts Pro提供了文字识别套件，基于丰富的文字识别算法和行业知识积累，帮助客户快速构建满足不同业务场景需求的文字识别服务。三分钟即可快速定制OCR服务，实现多种版式图像的文字信息结构化提取。 华为云KYON之私网NAT网关 本文介绍华为云KYON独创来自：专题![]()
风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。图像识别（ Image Recognition ），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容。 图引擎服务 主要用于关系分析，把关系网络抽来自：百科![]()
SDR转HDR：将1080P及以上的SDR视频，通过算法转换成高动态范围的HDR10视频 HDR Vivid：对于HDR10片源，新一代动态元数据标准HDR Vivid能够实现更好的场景和终端适应能力 2D转3D：2D平面视频通过AI算法生成3D视频，带来身临其境的观影体验 视频修复：来自：百科![]()
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model_algorithm：模型算法，表示该模型的用途，由模型开发者填写，以便使用者理解该模型的用途。只能以英文字母开头，不能包含中文以及&!'\"<>=，不超过36个字符。常见的模型算法有image_classification（图像分类）、object_detectio来自：专题![]()
数字人口型更精准，业界领先 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强 AI自矫正，口型精准匹配准确率95%+ 母语一次训练多语言适配，语言泛化能力强 数字人形象更真实、更自然 AI重打光，人脸与背景融合度高，图像更真实 走动/侧身/持物/实景等复杂场景建模，动作更自然来自：专题![]()
SDC进行喊话，并且可以通过快速回查，实现回溯监督功能。 特色优势 1.行为分析算法准确率97%，抗干扰能力强 2.人/车/非机动车均可精准检测，停留时长可设置 3.自带算法丰富，并且可加载第三方算法，适用更多场景 4.灵活变焦，安装场景适配更灵活 华为好望智能语音提醒方案的四大优势，能帮助小区管理实现：来自：云商店![]()
务器将分析信息下发至手机APP。 智能车伙伴为此做了场景模拟，在不影响驾驶的情况下，将多种传感器于方向盘套内，采用图像与传感器结合，同时利用头部姿态算法、表情识别算法，实时监测驾驶员表情、身体状态。当监测到驾驶员劳驾驶，长时间不注视前方或愤怒驾驶时，系统对驾驶员进行报警提醒以及向其家人发送相关信息。来自：百科![]()
规的方式训练模型一个算法耗时长，准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术，可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术，可以实现把白天的图像迁移成晚上，晴天的图像迁移成雨雾等，这样不仅提高了数据量储备，而且还可以让算法模型的准确率提升50来自：百科![]()
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实战篇：给机器一双“慧眼”，看懂文字、图像和视频 实战篇：给机器一双“慧眼”，看懂文字、图像和视频 时间：2020-12-16 14:21:14 给机器一双“慧眼”，看懂文字、图像和视频，让机器拥有一双火眼金睛。 课程简介 本课程主要内容包括：OCR技术识别文字、图像识别应用场景、视频理解原理及应用。来自：百科![]()
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！帮你实现当下热门的垃圾分类、自动驾驶技术！ 【赛事简介】 本次比赛为AI主题赛中的学习赛。选手可以使用图像分类算法对常见的生活垃圾图片进行分类。我们将结合学习资料、直播+答疑的方式，带领大家通来自：百科![]()
开数据集，大部分识别算法都会基于它进行训练和验证。MNIST数据集包含0~9这10种数字，每一种数字都包含大量不同形态的手写数字图片训练集，分为训练集和测试集。训练集涵盖6万张手写数字图片，测试级涵盖1万张手写数字图片。每一张图片皆为经过尺寸标准化的黑白图像，是28*28像素，像来自：百科
