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- 基于深度学习的目标检测与动作识别 内容精选 换一换
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云知识 基于深度学习算法的语音识别 基于深度学习算法的语音识别 时间：2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能（深度学习）算法，结合清华大学开源语音数据集THCHS30进行语音识别的实战演练，让使用者在了解语音识别基本的原理与实战的同时，更好的了解人工智能的相关内容与应用。来自：百科更好的训练效果。 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，上一层的输出来自：百科
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大V讲堂——双向深度学习 大V讲堂——双向深度学习 时间：2020-12-09 14:52:19 以当今研究趋势由前馈学习重新转入双向对偶系统为出发点，从解码与编码、识别与重建、归纳与演绎、认知与求解等角度，我们将概括地介绍双向深度学习的历史、发展现状、应用场景，着重介绍双向深度学习理论、算法和应用示例。来自：百科![]()
huaweicloud.com/testdetail.html?testId=458为准。 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。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生，全数字化、全云化、AI驱动，一切皆服务。 华为云将持续创新，携手客户、合作伙伴和开发者，致来自：百科![]()
的深度学习。 课程目标 通过本课程的学习，使学员了解如下知识： 1、高效的结构设计。 2、用NAS搜索轻量级网络。 3、数据高效的模型压缩。 4、1bit量化。 课程大纲 第1章 能耗高效的深度学习的背景 第2章 高效的神经元和结构设计 第3章 基于NAS的轻量级神经网络 第4章来自：百科![]()
至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。 课程简介 本课程将会探讨深度学习中的基础理论、算法、使用方法、技巧与不同的深度学习模型。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。来自：百科![]()
多模态识别 综合图像、光流、声音等信息，识别动作更准确 识别准确 采用3D卷积神经网络算法，动作识别准确度高 对复杂场景鲁棒性强 对不同天气条件、不同的摄像头角度等复杂场景的视频动作识别具有良好的鲁棒性 建议搭配使用： 对象存储服务 OBS 4.视频人物分析 对媒体视频中的公众人物来自：百科![]()
华为云计算 云知识 基于ModelArts实现人脸识别 基于ModelArts实现人脸识别 时间：2020-12-02 11:19:20 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。 实验目标与基本要求 掌握MXNet AI引擎用法；来自：百科![]()
华为云计算 云知识 图像识别 图像识别 时间：2020-10-30 15:12:04 图像识别（ Image Recognition ），基于深度学习和大数据，利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供多种物体来自：百科![]()
如何关闭已申请的图像识别服务？ 服务开通后，已申请的服务可在图像识别服务控制台的“服务列表”页面内查看，如果不想再使用本服务，无需手动关闭，不调用即可。 在未购买图像识别服务套餐包的情况下，调用服务将以按需计费的方式计费。 帮助文档 快速入门 帮助入门使用者快速的掌握图像识别服务使用流程来自：专题![]()
700，擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战；深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习，使学员： 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章来自：百科![]()
人流量以及视频帧中的热点分布信息。 边缘人流量统计：分析边缘节点上的RTSP视频流，检测穿过自定义线与区域的人流量以及视频帧中的热点分布信息。 车辆识别： 云上车辆识别：分析华为云上的VIS视频流，检测视频中出现的车辆或车牌信息。 边缘车辆识别：分析边缘节点上的RTSP视频流，检测视频中出现的车辆或车牌信息。来自：百科![]()
华为云图像识别Image：技术服务提供商的首选 华为云图像识别Image：技术服务提供商的首选 时间：2023-11-06 11:40:00 在这个信息爆炸的时代，图像和视频的数据量正在以惊人的速度增长。互联网是自由开放的社区，里面什么人都有，所以在与很多图像处理需求的客户深度沟通后来自：百科![]()
进行学习。对于不成功的图片，我们进一步使用 OCR 。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合，可以得到更为精确的可点击区域结果，并且这个时候的融合方案已经初步可以使用了。随着数据集的积累，目标检测模型的检测结果也变得更精确。最终能够只使用目标识别方案。来自：百科![]()
有非常高的准确率。 快速定制 图像识别针对客户的特定场景需求，提供可定制的标签服务。支持用户自定义标签，支持帮助用户生成标签体系。拥有大量行业数据的积累，服务泛化性强，使得定制成本低，周期短，准确性高，仅需几周即可完成定制。 图像识别针对客户的特定场景需求，提供可定制的标签服务。来自：专题
