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09:28:38 深度神经网络让机器拥有了视觉的能力,实战派带你探索深度学习! 课程简介 本课程主要内容包括:深度学习平台介绍、神经网络构建多分类模型、经典入门示例详解:构建手写数字识别模型。 课程目标 通过本课程的学习使学员掌握深度学习平台应用及入门深度学习。 课程大纲 第1节来自:百科敏感度分析 不同特征范围下的准确率 与图像分类相似,但可选更多和目标框相关的特征,如目标框的交叠程度,目标框的个数。 特征分布 与图像分类相似,但可选更多和目标框相关的特征,如目标框的交叠程度,目标框的个数。 图像语义分割 图像语义分割评估指标说明 指标名称 子参数 说明 精度评估 图像类别分布来自:百科
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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、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力,帮助客户准确识别和理解图像内容,打造智能化业务系统,提升业务效率。来自:百科
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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 1、希望成为企业AI工程师的人员来自:百科
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