AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习 相似图像 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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  • 概述

    用API获取图像搜索结果,帮助用户在图像库中进行相同或相似图像搜索。 您可以使用本文档提供图像搜索服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如图像搜索包含的创建实例、搜索图片和删除图片等具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用图像搜索API之

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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 图像搜索SDK简介

    图像搜索SDK简介 图像搜索概述 图像搜索( Image Search )基于深度学习图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API(Application Programming Interf

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  • 数据处理简介

    例如在深度学习领域,可以根据用户输入的正样本和负样本,对数据进行清洗,保留用户想要的类别,去除用户不想要的类别。 数据选择:数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问

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  • 什么是图像搜索

    Search)提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力,针对入库的图像数据提供一站式的通用化搜索能力,目前包括图像检索图像、关键词检索图像、文本检索图像。 商品搜索 商品搜索(E-commerce Search)提供电商场景下的搜索能力,目前包括通用商品搜索和服装商品搜索。通用商品搜索,旨在针对入库的图像数据提

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  • 问答模型训练(可选)

    旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习,需要先单击“重量级深度学习”,然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习:选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习:选择量级“中量级”或“重量级”,选填“模型描述”。

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  • 最新动态

    给定源实例中多个图片路径,到目标实例中搜索相同或相似图片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索服务正式公测上线 基于深度学习图像识别技术,结合不同应用业务和行业场景,利用特征向量化与搜索能力,帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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  • 华为企业人工智能高级开发者培训

    培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识,人工神经网络,深度前馈网络,反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览,数字图像处理基础,图像预处理技术,图像处理基本任务,特征提取和传统图像处理算法,深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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  • 华为人工智能工程师培训

    .0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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  • 文章相似度

    文章相似度 概述 支持cosine、levenshtein、jaccard和最长公共子序列四种方法计算文章的相似度。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型,dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 DataRame

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  • 语义相似距离

    语义相似距离 概述 计算距离某个向量最近的k个向量集合。这些向量通常是通过算法生产的包含语义的向量(例如word2vec生产的词向量,或者doc2vec生产的文章向量)。可以用于寻找和一个单词或者一篇文章相似的单词或者文章。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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  • 什么是图像识别

    提升业务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,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。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容

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  • 应用场景

    应用场景 内容审核 -图像 内容审核-图像有以下应用场景: 视频直播 在互动直播场景中,成千上万个房间并发直播,人工审核直播内容几乎不可能。基于图像审核能力,可对所有房间内容实时监控,识别可疑房间并进行预警。 场景优势如下: 准确率高:基于改进的深度学习算法,检测准确率高。 响应速度快:视频直播响应速度小于0

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  • 概要

    pyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 文本相似度(高级版)

    文本相似度(高级版) 功能介绍 对文本语义相似度计算。 具体Endpoint请参见终端节点。 本API免费调用,调用限制为2次/秒。 文本相似度基础版和高级版基于不同算法实现,对相同文本,基础版和高级版的结果有所差别。根据测试数据,高级版效果一般优于基础版。 调试 您可以在API

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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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  • 什么是AI应用

    推荐类AI应用采用预置的推荐算法,通过分析相关对象数据,精确匹配出相似的对象,实现精准推荐。 工单分类 工单类AI应用通过融入AI智能机器学习和分析,全面提升工单类服务效率和质量。 目标检测 采用计算机视觉和图像处理的方法,发现图像或视频中的对象实例并定位标记出来。 父主题: AI应用开发指导

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  • 启动智能任务

    4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 通用搜索

    功能介绍 通用图像搜索,旨在针对入库的图像数据提供通用场景下的相同或相似图像搜索能力,目前包括图像检索图像、关键词检索、文本检索图像。用户在开启相应的检索子能力后,可以分别使用图像、关键词和文本对入库的图像进行搜索。 应用场景 相同或相似图像搜索:从海量图像库中快速搜索相同或相似的的图像,可以应用于图像推荐、审核等业务中。

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