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- 深度学习的视觉分选 内容精选 换一换
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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 导读&往期内容回顾 第2节 深度学习平台介绍 第3节 深度学习入门示例介绍 第4节 神经网络构建多分类模型 第5节 华为云深度学习平台实操演练 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。数来自:百科
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具体网络模型能找到优化后的、可执行的、可加速的算子进行功能上的最优实现。如果L1芯片使能层的标准算子加速库中无L2执行框架层所需要的算子,这时可以通过张量加速引擎编写新的自定义算子来支持L2执行框架层的需要,因此张量加速引擎通过提供标准算子库和自定义算子的能力为L2执行框架层提供了功能完备性的算子。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。 目标学员来自:百科