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0系列课程。计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一,它衍生出了一大批快速发展且具有实际作用的应用,包括 人脸识别 、图像检测、目标监测以及智能驾驶等。这一切本质都是对图像数据进行处理,本课程就图像处理理论及相应技术做了介绍,包括传统特征提取算法和卷积神经网络,学习时注意两者的区别。 目标学员来自:百科时间:2020-12-14 16:36:37 手把手教你玩转人脸识别,初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括:人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习,了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类 第3节来自:百科
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。这就意味着,开发者还得有一套对应的推理框架才能真正实现AI与IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限来自:百科来自:百科
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对媒体视频中的公众人物进行分析,准确识别视频中出现的政治人物、影视明星等名人 优势 简单易用 操作简单,输入视频即可得到人物分析结果 准确识别 基于深度学习的人脸识别,自动识别视频中出现的政治人物、影视明星等名人 快速高效 适用于多种视频编码格式,快速分析视频人物,提高用户浏览效率 建议搭配使用 对象存储服务 OBS来自:百科PDF、OFD 文档中的文字识别成可编辑的文本,支持通用类识别、证件类识别、票据类识别、 行业类识别 、自定义定制模板识别等。 - 人脸识别服务 FRS: Face Recognition Service,能够在图像中快速检测人脸、分析人脸关键点信息、获取人脸属性、实现人脸的精确比对和检来自:百科华为云计算 云知识 “垃圾”回收算法的三个组成部分 “垃圾”回收算法的三个组成部分 时间:2021-03-09 17:34:57 AI开发平台 人工智能 开发语言环境 “垃圾”回收算法的三个组成部分: 1. 内存分配:给新建的对象分配空间 2. 垃圾识别:识别哪些对象是垃圾 3.来自:百科