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深度学习在智能视频分析和理解中的应用

2017-05-30 5651

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简介： 本文整理自2017云栖大会-成都峰会上阿里云高级算法专家三湘的分享讲义，讲义主要分享了何为“阿里云眼”，介绍了视频分析的概念和应用方向及对视频内容的理解和内容识别技术流程，并辅以视频内容识别示例，并详细介绍了阿里云视频分析服务。

在2017云栖大会-成都峰会上，阿里云高级算法专家三湘带来了题为《深度学习在智能视频分析和理解中的应用》的分享。阿里云上的视觉信息离线和实时智能分析处理中心，承载云上广泛、深入的视频图像分析、识别、搜索、生成和挖掘服务，通过深度学习算法，高效处理海量的视频数据，实现对数据的快速检索、智能识别和理解。

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机器学习/深度学习

算法

计算机视觉

云栖大会

关键词：

深度学习应用

深度学习智能

深度学习视频

深度学习分析

深度学习分析应用

云栖小秘书

AI之家

2天前

机器学习/深度学习人工智能算法

【深度学习】python之人工智能应用篇——图像生成技术（二）

图像生成是计算机视觉和计算机图形学领域的一个重要研究方向，它指的是通过计算机算法和技术生成或合成图像的过程。随着深度学习、生成模型等技术的发展，图像生成领域取得了显著的进步，并在多个应用场景中发挥着重要作用。

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AI之家

2天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

【深度学习】深度学习的概述及应用，附带代码示例

深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习领域中的一个重要分支，其目标是通过模拟人脑神经网络的工作机制，构建多层次的抽象特征表示，使机器能够自动从原始数据中提取关键信息，从而实现高精度的任务执行。深度学习通过多层神经网络结构及其训练方式，实现了从低级像素级别到高级概念级别的递进式知识层次。深度学习的主要组件包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的数量和层数决定了模型的复杂度和表达能力。在训练过程中，权重更新和梯度下降法是关键步骤，目的是最小化损失函数，提高预测精度。深度学习主要基于反向传播算法（BP Algorithm）来优化模型参数，通过正向传播、损失计算、反向传播和梯度下降等

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游客qf4jmczx4xu2y

1天前

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深度学习在自然语言处理中的应用与挑战

【8月更文挑战第19天】深度学习技术已成为自然语言处理（NLP）领域的一股不可忽视的力量，它通过模拟人脑处理信息的方式，极大地推动了语言识别、机器翻译、情感分析等任务的发展。然而，技术的快速进步也带来了新的挑战，包括数据依赖性强、模型可解释性差等问题。本文将深入探讨深度学习在NLP中的主要应用及其面临的技术障碍，并展望未来的发展方向。

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萝卜带泥

2天前

机器学习/深度学习监控量子技术

深度学习在图像识别中的应用与挑战

【8月更文挑战第18天】本文将探讨深度学习技术如何革新了图像识别领域，并讨论在这一过程中遇到的挑战。我们将从基础概念出发，逐步深入到高级应用，最后分析当前技术的局限性和未来的发展方向。通过这篇文章，读者将获得对深度学习在图像识别中作用的全面理解，以及它如何影响我们的日常生活和未来技术的趋势。

萝卜带泥

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李木子2024

1天前

机器学习/深度学习自然语言处理负载均衡

揭秘混合专家（MoE）模型的神秘面纱：算法、系统和应用三大视角全面解析，带你领略深度学习领域的前沿技术！

【8月更文挑战第19天】在深度学习领域，混合专家（Mixture of Experts, MoE）模型通过整合多个小型专家网络的输出以实现高性能。从算法视角，MoE利用门控网络分配输入至专家网络，并通过组合机制集成输出。系统视角下，MoE需考虑并行化、通信开销及负载均衡等优化策略。在应用层面，MoE已成功应用于Google的BERT模型、Facebook的推荐系统及Microsoft的语音识别系统等多个场景。这是一种强有力的工具，能够解决复杂问题并提升效率。

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软工菜鸡

1天前

机器学习/深度学习 Serverless 数据处理

《零基础实践深度学习》 Numpy 线性代数应用举例张量表示

这篇文章介绍了NumPy在线性代数中的应用，包括矩阵操作和文件读写功能，并提供了使用NumPy进行图片处理和激活函数计算的示例，同时探讨了飞桨框架中张量（Tensor）的使用和与NumPy数组的转换。

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Echo_Wish

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机器学习/深度学习数据采集数据可视化

使用Python实现深度学习模型：智能医疗影像识别与诊断

【8月更文挑战第19天】使用Python实现深度学习模型：智能医疗影像识别与诊断

Echo_Wish

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mrq4nk6ni2neg

1天前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

深度学习在自然语言处理中的应用与挑战

【8月更文挑战第18天】随着人工智能领域的飞速发展，深度学习技术已成为推动自然语言处理（NLP）创新的重要力量。从语音识别到机器翻译，深度学习模型不断突破传统算法的局限，实现了前所未有的性能提升。本文将深入探讨深度学习如何在NLP领域实现技术革新，分析其面临的主要挑战，并展望未来发展趋势。

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ST小智

10月前

数据采集监控网络协议

linux系统中利用QT实现视频监控的基本方法

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feiyangqingyun

监控定位技术安全

Qt编写安防视频监控系统10-视频轮询

一、前言视频轮询在视频监控系统中是一个基础的核心功能，尤其是上了大屏以后，这个功能是必须的，根据预先设定的轮询间隔逐个加载视频到预先设定的通道画面数中，轮询间隔、轮询画面数、轮询采用的码流类型（主码流、子码流）都可以在系统设置中进行统一设置，轮询的视频源采用摄像机表中的所有摄像机，当画面数不够的时候，其余留空显示即可，轮询到最后一个视频，重新从第一个开始轮询。

feiyangqingyun

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深度学习在智能视频分析和理解中的应用

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