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本课程介绍了计算机视觉的基本原理和应用分支。 课程简介 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。来自：百科3、希望了解华为AI产品使用、管理和维护的人员 课程目标 掌握图像处理理论和应用，具有图像处理的相关编程和云上应用能力。 课程大纲 第1章 计算机视觉概览 第2章 数字图像处理基础 第3章 图像预处理技术 第4章 图像处理基本任务 第5章 特征提取与传统图像处理算法 第6章 深度学习与卷积神经网络 第7章 图像处理实验来自：百科
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在Modelarts平台，如下两个实践样例均可选择学习。 1） “基于Caltech图像识别应用” 实践样例链接：点击查看 2） “手写数字图像识别应用” 实践样例链接：点击查看 注意：在实践中，启动了推理服务完成了测试之后要及时点击右上角的停止按键停止服务，防止一直启动造成账号欠费。来自：百科
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/tree/master/Using%20MXNet%20to%20Train%20Caltech101 2） “使用MXNet实现手写数字图像识别应用” 实践样例链接： https://github.com/huawei-clouds/modelarts-example/tre来自：百科![]()
可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 使用自定义算法构建模型（手写数字识别） 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。来自：专题![]()
、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。H.264由于算法优化，可以低于1Mbps的速度实现标清（分辨率在1280P*720以下）数字图像传送。H.265则可以实现利用1~2Mbps的传输速度传送720P（分辨率1280*720）普通高清音视频传送。 高清低码 指基于华为转码技术，根据人眼视觉感知模型，来自：专题![]()
Gallery订阅模型，到ModelArts一键部署为在线服务的全流程体验过程。 使用自定义算法构建模型（手写数字识别） 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 查看更多实践来自：产品![]()
Plat，致力于复杂现场的智能化应用建设 数字冰雹是一家 数据可视化 决策系统服务商，专注于数据可视化领域，公司拥有可视化集群渲染引擎、三维数字图像引擎、多维数据图表引擎、二/三维地理信息引擎、多源大数据融合分析引擎等重点核心技术 咨询流程 咨询流程 需求咨询 提交相关需求，描述需求背景来自：解决方案![]()
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