【华为云】视频教程

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    深度学习视频yolo多尺度 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 功能介绍

    置经典网络结构并支持用户自定义上传网络,同时,针对遥感影像尺度通道、多载荷、多语义等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署和API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 应用场景

    准确率高:基于改进的深度学习算法,基于复杂环境语音审核准确率高。 支持特殊声音识别:支持特殊声音识别模型,如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 内容审核 -视频 内容审核-视频有以下应用场景: 视频平台/社区:精准识别平台上的违规视频内容,帮助平台规避内容风险: 360度全方位检测:提供模态综合审核

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  • 算法备案公示

    分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型,模型生成后,输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括: 输入数据:真人视频、音频。 算法原理:通过深度学习算法来学习真人视频,生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频,合成数字人视频。 输出结果:数字人视频。 应用领域

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  • 最新动态

    1 上线商用技能:人脸检测技能、区域客流分析技能、车牌识别技能、安全帽检测技能。 人脸检测技能 面向智慧商超的人脸采集技能。本技能使用多个深度学习算法,实时分析视频流,自动抓取画面中的清晰人脸上传至您的后台系统,用于后续实现其他业务。 商用 区域客流分析技能 面向智慧商超的客

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  • 什么是视频智能分析服务 (VIAS)

    基于鲲鹏系列处理器和昇腾AI芯片,提供高并发低时延的模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和 自然语言处理 技术,对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行模态联合分析,充分挖掘数据潜在关联性。

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  • 什么是内容审核

    内容审核-视频 基于先进的人工智能技术综合检测视频画面、声音、字幕等,精准高效识别各类涉黄、涉暴、广告等违规内容,提高平台内容治理质量和效率。 内容审核-音频流 精准识别场景下色情、辱骂、广告等违规内容,防御内容风险,提高音频流的审核效率,提升用户体验。 内容审核-视频流 精准识

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  • 什么是园区智能体

    提供高并发低时延的模态数据分析能力,保证园区场景业务的高效闭环。 面向泛园区场景提供多种智能分析算法,基于深度学习等领先技术,保证人、车辆、事件、行为的高精度感知和处理。 通过视频分析、图像处理和自然语言处理技术,对园区和城市治理中的视频、图片和文本数据进行模态联合分析,充分挖掘数据潜在关联性。

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  • 深度诊断ECS

    当前实例的系统账号不存在,可能会导致实例无法登录。 guestos.network.disabled_multi_queue 网卡队列开启状态检查 网卡队列特性状态未开启,可能对网络性能造成影响。请根据需要将该配置调整为开启状态。 guestos.filesystem.critical_file_exists

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  • 方案概述

    依托智慧教室的建设,为学校构建下一代数字学习环境,促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成,用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求,满足场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统,升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 迁移学习

    源数据引用变量名 修改源数据引用变量名,以免和目标数据引用变量名产生冲突。当有份数据需要迁移时,也可作为同类数据之间引用变量名的区分。 源操作流变量名 修改源操作流变量名,以免和目标操作流变量名产生冲突。当有份数据需要迁移时,也可作为同类数据之间操作流变量名之间的区分。 单击图标,运行“绑定迁移前的源数据”代码框内容。

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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  • 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度

    如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法中,yolo3可以使用该方法降低目标框堆叠度,yolo5 算法中没有看到相关支持的信息,需要在自定义算法进行使用。 父主题: Standard数据管理

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  • 学习任务

    学习任务 管理员以任务形式,把需要学习的知识内容派发给学员,学员在规定期限内完成任务,管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径:培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息:任务名称、有效期是必填,其他信息选填 图3

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  • 课程学习

    课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统,选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入,查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面,点击每个具体的课程卡片,进入课程详情页面。可以按学习状态(未完成/已完成)、学习类型(

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  • IAM 身份中心

    配置用户门户会话的持续时间 用户组管理 创建用户组 用户组添加/移除用户 账号权限管理 创建权限集 账号关联用户/组和权限集 启用和配置访问控制属性 为ABAC创建权限策略 身份源管理 更改身份源 自定义用户门户URL 配置外部身份提供商 因素认证 启用MFA 注册MFA设备 其他 设置委托管理员

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