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它们还可以用作

为您的特定业务任务开发个性化解决方案的基础。 用于自动标记的 这个基于神经网络描述照片的系统使用图像作为输入,并创建图像视觉内容的文本描述作为输出。该模型由用于提取视觉特征的卷积神经网络 和用于将此数据转换为文本的循环神经网络 组成。 和 部分都可以使用 库进行进一步训练。自动标记 来源 使用 描述图片 是一个构建在 之上的模块化库,用于为任何输入图像生成自然语言 英语 字幕。它由三个模型组成 编码器、词嵌入向量模型和 解码器。

该系统可

以为图像创建非常详细和准确的标题。 签名的生成 来源 汽车识别 在神经元的帮助下识别汽车品牌 正如您从名称中可以猜到的那样,该解决方案是为了使用深度学习 深度学习 来识别不同的车型而开发的。使用 斯坦福 图 阿富汗手机号码列表 像数据库,其中包含 类汽车的超过 图像。或者,您可以使用预训练的模型作为演示来注释您自己的图像集合。 ​​ 是一个用于标志识别的神经网络 它是一个基于 对象检测 的品牌徽标识别系统。您可以使用套件中包含的预训练模型之一创建自己的徽标检测算法。

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所识别的品

牌徽标的名称在图像上显示为文本,但可以将此数据提取为文本标题。 标志识别 来源 在 中创建准确的照片标题 另一个使用 、 和射线搜索生成图像描述的神经网络。径向搜索算法最大限度地提高了选择单个图像的最合适文本描述的概率。 使用神经网络创建照片说明 来源 另一个平台 提供了有趣的视觉问答 服务。收到自然语言和图像的问题后, 系统尝试使用深度学习算法找 意大利 Whatsapp 号码 到正确的答案。程序正常运行需要语言理解、模式识别和常识。 数据集包含超过 个图像 和抽象图像 、超过 个自然语言自由形式问题 每张图像大约 个问题 以及超过 万个简洁的自由形式答案 每张图像 个答案 。

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