视觉智能模型训练中,关于DOG算子(Difference of Gaussian),以下描述哪个是正确的?()
A.常用于灰度图像角点检测
B.常用于灰度图像边缘检测
C.常用于修正候选区域中目标的位置
D.常用于提取图像候选区域的特征向量
A.常用于灰度图像角点检测
B.常用于灰度图像边缘检测
C.常用于修正候选区域中目标的位置
D.常用于提取图像候选区域的特征向量
A.安平监控场景。通过在边缘侧的视频预分析,实现园区、住宅、商超等视屏监控场景实时感知安全事件、监控联动
B.工业视觉场景。云端已训练的视觉模型,在边缘侧部署,实现产品实时预测,提升检测效率,提高产品质量
C.工业制造预测性维护。设备预测性维护是工业IoT的典型场景,边缘端可以及时对大量数据进行预处理,通过边缘模型预测,提升设备运维效率,降低设备非计划停机时间
D.异地容灾。通过云专线将用户本地数据中心与华为云的VPC互联,配合VPC跨AZ部署,使得用户的数据和服务备份到不同地域,达到异地容灾的目的
A.是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科
B.研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能
C.机器学习强调三个关键词:算法、模型、训练
D.基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一
A.定义和选择训练数据的特征
B.定义和选择若干标注训练数据
C.定义和选择do算子操作
D.定义和选择某一特定的分类器
A.机器能听会说,模拟人类的听觉和语言能力
B.计算机视觉,模拟人类的视觉能力
C.机器能理解会思考,模拟人类大脑的记忆和思维能力
D.生物学意义上的人类,包括意识、自我和繁衍都是可以模拟和增强的
A.完善的产品化封装结果
B.全天候的路况感知能力
C.强大的场景迁移学习能力
D.全地形的交通参数估算
A.样本越少,模型的方差越大
B.如果模型性能不佳,可减少样本多样性进行优化
C.增加数据可以减少模型方差
D.样本越多,模型训练越快,性能越好
A.学习率控制每次更新参数的幅度,学习率越大模型准确率越高
B.固定学习率比Adam自动调整学习率更快训练完成
C.过高的学习值会使损失值不降反升
D.学习率对模型训练时长有影响,对模型性能没有影响
A.OpenVINO对模型训练具有显著性能提升
B.经过OpenVINO的模型优化可以提升模型准确率
C.OpenVINO除支持C++外,还支持Python语言接口
D.OpenVINO在使用前需要经过Intel官方购买并授权