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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
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了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 使用自定义算法构建模型(手写数字识别)来自:专题2、更智能:可实现对高空抛物的实时检测和自动告警,显示落物轨迹并将相关视频和图像进行保存 3、更精准:通过深度学习等算法可克服日夜光照、水雾、阴影、飞鸟等影响 4、更人性:交互式操作,简单易懂,安装方便 5、易扩展:可随需进行算法升级和能力扩展 6、范围广:可检测大范围的建筑物,即能检测因建筑物过大而在监控来自:云商店
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