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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。 4、掌握图像分割技术的原理和应用场景。 5、掌握视频处理的技术原理和应用场景。来自:百科
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主要用于关系分析,把关系网络抽象成一张形象的图结构数据(例如:假设人是一个一个的点,而人与人之间的关系就是连接各个点的边, 图引擎 的作用就是分析这张图,挖掘出人与人之间潜在的关系),可以应用于社交网络、精准营销、信贷保险、网络/路径规划等场景。 图像处理 主要用于对图片进行处理。例如,图像识别就是图像处理的功能之一。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