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  • 【ModelArts实践一】使用MXNet实现手写数字图像识别应用

    MNIST数据集为手写数字图像数据集,每张图片大小为28*28像素,每张图片上有一个手写阿拉伯数字,数字分别为从0~9。本实践基于华为云ModelArts,详细介绍如何使用MXNet原生接口编写模型训练脚本,并创建训练作业进行模型的训练,然后将生成的模型部署为在线服务,最后对云端在服务发起请求

    作者: 云上AI
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  • 为什么图像识别API返回的结果里instances为空

    {    "result": {        "tags": [            {                "confidence": "97.16",                "i18n_tag": {                    "en": "Rabbit

    作者: yd_294405972
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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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  • 《深度学习之图像识别核心技术与案例实战》

     深度学习之图像识别核心技术与案例实战言有三 著前言  机器学习、深度学习、人工智能,这些关键词在最近几年“声名鹊起”。以深度学习为代表的无监督机器学习技术在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域里频频取得新的突破。

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-01 23:07:05
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  • 如何将H264的视频进行实施图像识别

    如何将H264的视频进行实施图像识别

    作者: 皮牙子抓饭
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  • 华为云EI夺得图像识别领域“世界杯”

    1592395652073006748.pngWebVision 竞赛由苏黎世联邦理工(ETH)、Google Research、卡耐基梅隆大学(CMU)等共同组织,是目前图像识别领域最权威的竞赛之一,被业界誉为人工智能“世界杯”,接棒曾经推动计算机物体分类准确率超过人类的ImageNet

    作者: 四号路口
    发表时间: 2020-06-17 20:10:01
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—2.4 本章小结

    另外,还有一点值得注意的是,在入门图像识别之前,读者需有一定的Python基础。

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 20:32:07
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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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  • 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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  • 只需两步手把手教你玩转图像识别

    1.打开ModelArts控制台 https://console.huaweicloud.com/modelarts2.找到AI市场,并点击进入我们找一个花卉识别的模型玩下,点击导入至我的模型填写好名称和版本号系统自动进入到模型列表页面,接下来在模型列表部署这个模型,如下图所示点击在线服务之后会要你填服务名称之类的

    作者: 郑永祥
    发表时间: 2019-07-27 18:09:25
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  • 《深度学习与图像识别:原理与实践》—1.3 本章小结

    1.3 本章小结本章主要介绍了机器视觉的主要应用场景,目前绝大部分数字信息都是以图片或视频的形式存在的,若要对这些信息进行有效分析利用,则要依赖于机器视觉技术的发展,虽然目前已有的技术已经能够解决很多问题,但离解决所有问题还很遥远,因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。我们热切地期盼更多的读者投身到该领域

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-07-24 19:31:16
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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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  • 【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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  • 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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  • 【计算机视觉基础知识】图像识别的研究现状

    现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差,一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。 图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。目前,在图像识别的发展中,主要有三种识别方法:统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。

    作者: 某地瓜
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  • 【打卡帖】图像识别&图像搜索8月调用打卡,结果公布!!!

    8/232020/8/242020/8/25huangpeiqingU型枕秋衣√√√√√√√√ad123445U型枕ad123445√√√√√√√√他来了他来了他带着礼物走来了8月调用打卡活动已正式开启活动时间:8.17-8.31活动对象:文字识别/内容审核/图像搜索/语音交互/图像识别

    作者: 手风琴
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  • 人工智能在图像识别领域的最新突破有哪些?

    人工智能在图像识别领域的最新突破有哪些?

    作者: 柠檬味拥抱1
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