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    本次训练所使用的经过数据增强的图片 基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同,此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,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
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    流监控场景需求。 针对端侧芯片提供模型转换和算法优化。 丰富的技能市场 技能市场预置了多种技能,如人形检测、哭声检测等,用户可以省去开发步骤,直接从技能市场选取所需技能,在端侧快速部署。 技能市场的多种模型,针对端侧设备内存小、精度低等不足做了大量算法优化。 开发者还可通过Hi
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