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  • 图像识别(图片去雾)Python SDK,报错:result

    图像识别(图片去雾)Python SDK,报错:result,用户名密码都改过了 ,这是什么问题呢

    作者: 李木
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  • 图像识别的革命性算法——卷积神经网络(CNN)

    通过持续的技术优化和迁移学习策略,CNN必将在未来继续推动图像识别技术的发展,为人们带来更多便捷和智能的应用体验。 

    作者: 运气男孩
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  • 【玩转华为云】基于华为云图像识别标签实战

    1.2 申请开通AI服务 华为云页面顶部选择“EI企业智能>AI服务>图像识别 Image” 直达链接:https://console.huaweicloud.com/image_recognition 进入后选择开通服务 开通对象存储服务OBS授权 在“服务管理

    作者: 炒香菇的书呆子
    发表时间: 2022-06-09 09:12:38
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  • 图像识别是人工智能的一个重要领域

    图像识别是人工智能的一个重要领域。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为,识别某个图像,必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式,又叫模板。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配,这个图像也就被识别了。

    作者: QGS
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—3.5 本章小结

    但由于KNN是机器学习中最简单的分类算法,而图像分类也是图像识别中最简单的问题,所以本章使用KNN来做图像分类,这是我们了解图像识别算法的第一步。 图3-14 图像中具体某个像素值的无意义性

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 21:04:12
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  • 华为云图像识别能应用于表面评级吗

    能定制化应用于轧辊表面评级,分类存储图片吗

    作者: 冥域幽月
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  • NVIDIA Jetson AGX Orin (四) 编写自己的图像识别程序(python)

    在 Python 中从头开始创建一个名为 my_recognition.py 的图像识别新程序。此脚本将从磁盘加载任意图像并使用 imageNet 对象对其进行分类。

    作者: Pengpengpeng
    发表时间: 2024-10-15 20:49:11
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  • 基于UNet+网络进行细胞图像识别与分割

    作者:王祥鹤

    作者: tsinghuazhuoqing
    发表时间: 2022-01-22 16:19:04
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—2.2.2 conda

    2.2.2 conda由于在后续的学习过程中,我们将多次用到conda,因此本书单独组织一个小节来介绍它。1.包的安装和管理conda对包的管理都是通过命令行来实现的(Windows用户可以参考面向Windows的命令提示符教程),若想要安装包,那么在终端中输入conda install

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 19:54:20
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—2.1.3 MXNet

    2.1.3 MXNetMXNet是亚马逊(Amazon)的李沐带队开发的深度学习框架。它拥有类似于Theano和Tensorflow的数据流图,为多GPU架构提供了良好的配置,有着类似于Lasagne和Blocks的更高级别的模型构建块,并且可以在你想象的任何硬件上运行(包括手机)

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 19:41:36
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  • AI与机器学习:实现图像识别和人工智能应用

    在这篇技术博客文章中,我们将探讨如何使用AI(人工智能)和机器学习技术实现图像识别和构建强大的人工智能应用程序。随着人工智能的快速发展,图像识别已经成为许多领域的热门话题,从医疗诊断到自动驾驶汽车,无处不在。 什么是图像识别图像识别是指让计算机能够识别和理解图像的能力。

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-01 10:35:35
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  • 探索油田勘探中的图像识别与目标检测技术

    探索油田勘探中的图像识别与目标检测技术 在油田勘探领域,图像识别和目标检测技术正日益成为关键工具。利用这些技术,我们可以从各种油田图像中提取有价值的信息,帮助分析师和工程师做出更准确的决策。

    作者: 皮牙子抓饭
    发表时间: 2023-06-30 19:06:20
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  • 阅卷系统图像识别算法研究之一:图像灰度化算法

    The YIQ Model of Computed Tomography Color Image Variable Block with Fractal Image Coding[J]. 2016, 10(4):263-270.[[i]] 朱清溢.

    作者: 开拓者
    发表时间: 2019-09-24 20:41:59
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—3.3 KNN实战

    3.3 KNN实战3.3.1 KNN实现MNIST数据分类我们前面使用了两节的内容来讲述KNN算法的计算逻辑以及它的Python实现思路,本节将提供两个实战案例,带领大家逐步走进图像识别。1. MNIST数据集为了方便大家理解,本节选择的数据集是一个比较经典的数据集—MNIST。

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 20:58:36
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  • 【AI概述】卷积学习与图像识别的技术发展

    以拥有22 000 多个类别,超过1 500 万个标记过的高分辨率图像的 ImageNet 数据库作为基准,AlexNet 史无前例地将识别错误率降低到了18%。

    作者: HWCloudAI
    发表时间: 2019-08-04 15:27:54
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—2.1.2 Tensorflow

    2.1.2 Tensorflow2015年11月10日,Google宣布推出全新的机器学习开源工具Tensorflow。Tensorflow最初是由Google机器智能研究部门的Google Brain团队开发,基于Google 2011年开发的深度学习基础架构DistBelief

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 19:38:57
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—2.1.6 Caffe

    2.1.6 CaffeCaffe是基于C++语言编写的深度学习框架,作者是中国人贾杨清。它开放源码(具有Licensed BSD),提供了命令行,以及Matlab和Python接口,清晰、可读性强、容易上手。Caffe是早期深度学习研究者使用的框架,由于很多研究人员在上面进行开发和优化

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 19:47:00
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—2.3.10 FancyIndexing

    2.3.10 FancyIndexing要索引向量中的一个值是比较容易的,比如通过x[0]来取值。但是,如果想要更复杂地取数,比如,需要返回第3个、第5个以及第8个元素时,应该怎么办?示例代码如下:import numpy as npx = np.arange(15)ind = [

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 20:27:57
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—2.3.5 切片

    2.3.5 切片Numpy支持类似list的切片操作,示例代码如下:import numpy as npmatrix = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45] ])print(matrix[:,1])print(matrix

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 20:18:27
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  • 机器学习(十二)多层感知机MLP手写识别

    一.图像识别  (1)图像识别Image Recognition)是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。

    作者: 野猪佩奇996
    发表时间: 2022-01-22 17:32:52
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