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    深度学习用于图像分割 内容精选 换一换
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  • AI基础课程--常用框架工具

    1、掌握强数据分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握图像处理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握强机器学习工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度学习框架keras、TensorFlow和pytorch的使用。 课程大纲 第1章 Python科学计算库Numpy 第2章

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    务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、舆情、防欺诈等具有丰富关系数据的场景。图像识别(Image Recognition),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。 图引擎服务

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  • 图像处理理论、应用与实验

    课程目标 掌握图像处理理论和应用,具有图像处理的相关编程和云上应用能力。 课程大纲 第1章 计算机视觉概览 第2章 数字图像处理基础 第3章 图像预处理技术 第4章 图像处理基本任务 第5章 特征提取与传统图像处理算法 第6章 深度学习与卷积神经网络 第7章 图像处理实验 华为云开发者学堂

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  • 实战篇:刷脸时代已经到来,你准备好了吗?

    手把手教你玩转 人脸识别 ,初探深度学习。 课程简介 本课程主要内容包括:人脸识别原理、机器如何提取图像的特征。 课程目标 通过本课程学习,了解机器学习的方法及快速掌握人脸识别应用。 课程大纲 第1节 机器学习内容回顾 第2节 机器是如何进行图像分类 第3节 图像的特征提取 第4节 初探深度学习 第5节

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