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高精度,多场景,快响应,AI&大数据助力企业降本增效

 
 

    深度学习在计算机视觉 更多内容
  • 视觉套件

    视觉套件 行业套件介绍 新建应用 零售商品识别工作流 热轧钢板表面缺陷检测工作流 云状识别工作流 刹车盘识别工作流 无监督车牌检测工作流 第二相面积含量测定工作流 通用图像分类工作流 更新应用版本 查看应用详情 监控应用 管理设备 删除应用

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  • 视觉套件

    体验。 适用场景 无人超市、蛋糕生鲜识别、自助收银等零售场景。 优势 模型精度高,识别速度快;更新模型简便。 热轧钢板表面缺陷检测工作流 钢铁厂中,钢板的材质、热处理工艺以及使用环境等外界因素均会影响钢板的使用寿命,而这些外界因素导致钢板缺陷。研究钢板表面的缺陷类型对钢板的使用寿命至关重要,ModelArts

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  • 视觉定位

    UTM转GPS。 utm number[] utm坐标,[x, y, z]。 number[] isSouthHemi boolean 是否南半球。 zone number utmCode的数值部分。定位成功会返回utmCode。 convertGPStoUTM GPS坐标转UTM

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  • 视觉定位

    object 参数解释: 相机内参,计算机视觉和图像处理中,描述相机如何将三维世界映射到二维图像平面的一组参数。 约束限制: 不涉及。 imu 是 Array of imu objects 参数解释: IMU内参。用于测量和报告一个物体的特定力、角速度以及某些情况下,磁场周围物体的方向的设备。

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    eepSpeed的核心思想是单个GPU上实现大规模模型并行训练,从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术,如ZeRO内存优化、分布式训练等,可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架,主要针对分布式训练场景。Accel

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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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  • 什么是图像识别

    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进行检

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  • 算法备案公示

    返回结果数据。 算法应用场景 数字人语音驱动算法可用于短视频制作、直播、交互等场景。特定场景中,可替代人快速生成视频内容,以提升内容生成的效率。 算法目的意图 通过学习语音与表情基系数的关系,实现使用语音生成视频的能力。使用数据人形象生成视频的场景,包括短视频制作、直播、智能交互等,可快速生成不同台词的视频内容。

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  • 方案概述

    得高质量的大数据分析结果,为政策制定、公共事业的实施提供有力的支持。 银行场景:当前,传统的银行业务流程复杂,且客户服务体验良莠不齐,尤其客户沟通上,普遍存在“繁琐烦躁”的问题。虚拟数字人方案可协助银行实现人机融合、真实交互,以提升客户服务体验,并可以根据客户特征动态定制相关服

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  • 线上培训课程介绍

    可以根据自己的实际情况,报名并参加华为云线上培训课程,随时随地学习。 当前已上线学习路径和在线课程包括: 数据库、计算机视觉、鲲鹏、物联网、云迁移等热门技术学习路径; HCIA、HCIP、HCIE职业认证在线课程学习路径; 计算、存储、网络、安全、管理与部署、应用服务、数据库、迁

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  • 大模型开发基本流程介绍

    模型训练:使用处理后的数据集训练模型。 超参数调优:选择合适的学习率、批次大小等超参数,确保模型训练过程中能够快速收敛并取得良好的性能。 开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源,避免过拟合,同时保证模型能够实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署:当大模型训练完成并通

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 深度诊断的E CS 的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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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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  • 常用概念

    视频素材:如图中1区域所示,包括模板、角色、背景、贴图、视频、商品、文本等素材。支持使用预置的,也支持自定义生成。 画面布局:简称“画布”,如图中2区域所示。可以画布中插入人物形象、背景、贴图、文本框、视频等内容,支持调整各项直播素材的大小和图层位置。所有的设置效果均在画布中直观可见。 开播设置:简称

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  • 数字孪生—视觉管理功能

    数字孪生—视觉管理功能 添加模型操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“视觉管理”。 单击页面右侧页面内容左上方“添加”,进入“添加视觉”页面。 图1 添加视觉页面1 图2 添加视觉页面2 修改视觉操作 登录数字孪生管理控制台。 单击左半侧目录“视觉管理”。 单击页面右侧

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  • 迁移学习

    请按照本节的操作顺序算法工程中完成数据迁移,若其中穿插了其他数据操作,需要保证有前后衔接关系的两个代码框的dataflow名字一致。 绑定源数据 进入迁移数据JupyterLab环境编辑界面,运行“Import sdk”代码框。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 >

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  • 学习项目

    协同人的数据监控范围遵循当前用户针对该学习项目选择的数据数据范围 设置完毕后单击【发布】即可,该学习项目创建完成 学习项目管理 任务分派 通过【任务分派】功能可以指派具体人员学习,被选中的学员会将以任务形式接受消息通知和待办,需规定期限内完成学习任务。管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 操作路

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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 “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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  • 学习空间

    学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试

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