检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 M
sp; 人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经网络的人脸识别算法的实现步骤和数学公式。
ModelBox中将所有的任务都以功能单元的形式封装，由多个功能单元构成一个完整的应用。执行时，功能单元的计算将统一由线程池并发调度，确保计算单元被分配到对应的异构硬件中执行。同时，计算中，数据和执行单元绑定，保证数据处理的合理分配和高吞吐量。 预制的应用编排异构计算组件 丰富的组件覆盖了主流芯片、多
每张车牌的车牌区域都具有鲜明的特征，即车牌的底色、车牌的字体颜色等，那么就可以运用彩色像素点统计的方法来锁定该图像中的车牌区域。首先，先要确定车牌底色R、G、B三个分量分别对应的颜色范围。其次，在y方向(即水平方向)通过行扫描来统计在该颜色范围内的像素点的个数，设置合理的阈值，从而得到了车牌在图像y方向上的区域。
照识别等功能。 API文档 API概览 申请服务 通用表格识别 智能分类识别 身份证识别 护照识别 营业执照识别 火车票识别 增值税发票识别 飞机行程单识别 06 SDK 文字识别软件开发工具包（Optical Character Recognition Software Development
更好的训练效果。本次训练所使用的经过数据增强的图片基于深度学习的识别方法 与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不同，此次训练我们使用深度神经网络作为训练模型，即深度学习。深度学习通过人工神经网络来提取特征，不同层的输出常被视为神经网络提取出的不同尺度的特征，上一
一张图片皆为经过尺寸标准化的黑白图像，是28*28像素，像素值为0或者1的二值化图像。MNIST数据集的原始图像是黑白的，但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。本次训练所使用的经过数据增强的图片基于深度学习的识别方法与传统的机器学习使用简单模型执行分类等任务不
行为动作识别中取得了显著的成果。 原理 1.1 深度学习与卷积神经网络（CNN） 深度学习是一种机器学习技术，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接，实现对数据的学习和特征提
sp; 基于GoogLeNet深度学习网络的睁眼闭眼识别算法是一种利用卷积神经网络（CNN）进行图像分类的任务，旨在识别图像中人物的眼睛状态，即判断眼睛是睁开还是闭合。GoogLeNet是由Christian Szegedy等人在2014年提出的，以其高效的深度和创新的Incep
深度学习算法中的基于深度学习的行为识别（Deep Learning-based Action Recognition） 近年来，深度学习算法在计算机视觉领域取得了巨大的突破。其中，基于深度学习的行为识别成为研究的热点之一。本文将介绍深度学习算法在行为识别方面的应用，并探讨其优势和挑战。
行为动作识别中取得了显著的成果。 原理 1.1 深度学习与卷积神经网络（CNN） 深度学习是一种机器学习技术，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的神经元之间的连接，实现对数据的学习和特征提
发票识别与验真 方案概述 资源和成本规划 实施步骤
识别结果 敏感数据识别任务扫描完成后，可在结果明细界面查看识别结果详情，同时支持将生成的识别结果下载到本地查看，本章节介绍如何查看识别结果以及下载识别结果。 前提条件 至少执行过一次敏感数据识别任务，新建敏感数据识别任务请参见新建敏感数据识别任务。 查看识别结果 登录管理控制台。
学练考证一站式学习 一站式服务：课程学习，云端实验，考试认证，不用学习“跑断腿” 一站式服务：课程学习，云端实验，考试认证，不用学习“跑断腿” 精选课程 语言及概念基础 入门 AI 开发需要掌握的 Python 语言知识，了解 AI 发展历程及行业应用，学会进行 AI 应用的学习 共3个课程
nbsp; 基于YOLOv2深度学习网络的猫脸检测识别是一种利用深度卷积神经网络进行目标检测的方法。下面将详细介绍这种方法的原理和数学公式。 YOLOv2是一种基于深度卷积神经网络
Tagging），基于深度学习技术，可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 商用服务费用低至 ¥0.0032/次 图像标签 Image Tagging 可准确识别图像中的视觉内容，具备目标检测和属性识别等能力 商用服务费用低至
年12月创下的9分22秒纪录快了一倍，比此前fast.ai在AWS平台上的训练速度快4倍；在推理性能方面，华为云ModelArts识别图片的速度是排名第二厂商的1.7倍，亚马逊的4倍，谷歌的9.1倍。 ModelArts：领先的深度学习平台技术 作为人工智能最重要的基础技术之一，
在工业自动化和质量控制领域，准确且高效的螺丝螺母识别至关重要。深度学习方法，特别是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测技术，因其卓越的特征提取能力，成为解决此类问题的有效手段。YOLOv2作为实时目标检测领域的代表模型，以其端到端的预测方式、高精度与实时性，在螺丝螺母识别任务中展现出显著优势。
看了这一部分后，我对可视化来解释CNN反而失去了兴趣。感觉并没有多大的说服力。基本做法是，对输入图像进行shape重塑、加第一层卷积，接着一层池化，然后第二层卷积，最后二层全连接层。如下图对第一层卷积后的可视化绘图的结果：对第二层卷积后的可视化绘图的结果：然后解释为什么第二层卷积后可视化反而不如第一
神经网络的激活函数通常采用非线性转移函数，即S型函数-Sigmoid函数。BP神经网络主要通过来自每个神经元信息的前向传播和误差的反向传播来不断调整自身网络的权重和阈值，从而使整个网络的平方误差之和最小化。 图1 5 BP神经网络的结构 基于BP神经网络的车牌字符识别算法主要分
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
