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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
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。
欢迎使用基因容器服务 感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，GCS）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，
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。
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
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
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
名片识别 功能介绍 识别名片图片上的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。支持对多种不同版式名片进行结构化信息提取。该接口的使用限制请参见约束与限制，详细使用指导请参见OCR服务使用简介章节。 图1 名片示例图 约束与限制 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式图片。
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，
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
解读识别结果 本章节通过网络图片识别API介绍如何解读调API返回的JSON格式识别结果。请参照API参考“响应参数”章节比对查看。 以下图识别结果为例，讲解图片内容如何与API的返回字段对应。 调用网络图片API成功后，在“JSON返回结果”中，可见result字段，该字段包含
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。
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
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
护照识别 功能介绍 识别护照首页图片中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。 当前版本支持2012年及以后发行的中国普通电子护照的全字段识别。中国-港澳台地区、外国护照支持护照下方两行国际标准化的机读码识别，并可从中提取7个关键字段信息。该接口的使用限制请参见约束与限
行业类（Domain OCR），支持物流电子面单识别、保险单识别、财务报表识别等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别，助力行业自动化效率提升。 行业类（Domain OCR），支持物流电子面单识别、保险单识别、财务报表识别等多种行业特定类型图片的结构化信息提取和识别，助力行业自动化效率提升。 立即抢购
作。 手写文字识别 识别文档中的手写文字信息，并将识别的结构化结果返回给用户。 网络图片识别 自动识别网络图片内的所有文字及其对应位置信息，并能根据识别出来的结果进行联系人信息的提取，同时可供进一步的数据挖掘后处理操作。 智能分类识别 自动检测定位图片上指定要识别的票证，一次扫描
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