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从MindSpore手写数字识别学习深度学习
数字图片训练集,分为训练集和测试集。训练集涵盖6万张手写数字图片,测试级涵盖1万张手写数字图片。每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
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打手机智能识别
能检测算法解决此类问题,从而节约监督人员人力成本,提高监督效率,覆盖更广的监督范围,更能精确的监测到作业人员打手机行为,加强安全管控。 打手机智能检测算法是基于人工智能技术领域中的深度学习技术,结合大数据,使用大量的人员打手机图片数据采用监督学习的方式进行智能检测训练。算法采用深
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