深度学习在智能视频分析和理解中的应用

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。
f475e2402e2afd3857f7ca508f0b6b17d018ca44


b6e97c2ff1ac49e46e5dbab357ed0c6f39408348


1d27bb5a80fb99ec4c35dab73863f588e9476712


f77a41c0c70e8e316e1ee08bbd4c3489d66b8c47


a998157899b1f7a0dc97f5332055b977be59c978


7477a5429e1006d664107c96380d97ca6c228469


0b4965a052412b5e50bfb06073f0474b71ee1a4e


4d5b992b0fd567f6cb0b295cd90fc3e9bdc26dba


bec85e5a52a6d9757ce3e75537e1be9b3428074a


bbb56b099af9542fc26fc77a37ebfee25d0ada3e


e808a6916b8df152559e853d117173285c835d03


a2deb0bdc448e7f050ecb762d7ec51bff950d274


97ab3a02cef81b4807b28e4e9bd43a83a34d59a6


8e2ed6712c7e6c505c27ca9a5932bafc52026854


543484b306c26676db3b420e9c36448d06502c00


664b577e1dac633ae584e25980e093e7d40e7e26


1ae90676900e95b0f77f6e7fdc63eb1e325a123a


9272942ec7594bcda7edad12b1f46e94f341604d


981b45bc968420ae3c2b53ff184f8a242e12e77d


06ec0932eed9cf626f9440f7765536a03a6d4f74


eff5aad0d21cc530c777c46b77aa47336829e075


d9fba33582c8c7bf272eff6fb6496f0c09ff10dc


a22a2116d3b710944a37265e7e6b375dd3881ab9


23fc56047d5cd4142f2b1227b4f5c01267297903


f33ee9d761ddef81df75ba1d6e27ab821cc563b5


d14dc70e083782a587ccb04b669c6e5ac460e9f8


995293022842e532f574c562f8ec678eae52487d


8914a963c7e4962d49c2350733c1af775a657d92






相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 传感器
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶中的应用研究####
本文旨在探讨深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)在自动驾驶车辆图像识别领域的应用与进展。通过分析当前自动驾驶技术面临的挑战,详细介绍了深度学习模型如何提升环境感知能力,重点阐述了数据预处理、网络架构设计、训练策略及优化方法,并展望了未来发展趋势。 ####
25 6
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧
本文介绍了Python在深度学习领域的应用,重点讲解了神经网络的基础概念、基本结构、训练过程及优化技巧,并通过TensorFlow和PyTorch等库展示了实现神经网络的具体示例,涵盖图像识别、语音识别等多个应用场景。
26 8
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索深度学习中的卷积神经网络(CNN)及其在现代应用中的革新
探索深度学习中的卷积神经网络(CNN)及其在现代应用中的革新
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的图像识别技术及其应用###
本文探讨了基于深度学习的图像识别技术,重点介绍了卷积神经网络(CNN)在图像识别中的应用与发展。通过对传统图像识别方法与深度学习技术的对比分析,阐述了CNN在特征提取和分类精度方面的优势。同时,文章还讨论了当前面临的挑战及未来发展趋势,旨在为相关领域的研究提供参考。 ###
15 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 传感器 边缘计算
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶汽车中的应用##
本文深入探讨了深度学习技术在自动驾驶汽车图像识别领域的应用,通过分析卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等关键技术,阐述了如何利用这些先进的算法来提升自动驾驶系统对环境感知的准确性和效率。文章还讨论了当前面临的挑战,如数据多样性、模型泛化能力以及实时处理速度等问题,并展望了未来发展趋势,包括端到端学习框架、跨模态融合及强化学习方法的应用前景。 --- ##
23 0
|
5天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶领域的应用与挑战####
本文旨在探讨深度学习驱动下的图像识别技术于自动驾驶汽车中的应用现状,重点分析其在环境感知、障碍物检测及路径规划等方面的贡献,并深入剖析该技术面临的数据依赖性、算法泛化能力、实时处理需求等核心挑战。通过综述当前主流算法框架与最新研究成果,本文为推动自动驾驶技术的稳健发展提供理论参考与实践指导。 ####
16 0
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 语音技术
探索深度学习中的Transformer模型及其在自然语言处理中的应用
探索深度学习中的Transformer模型及其在自然语言处理中的应用
21 0
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习在图像识别中的应用与挑战
本文探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用,重点分析了卷积神经网络(CNN)的工作原理及其在处理图像数据方面的优势。通过案例研究,展示了深度学习如何提高图像识别的准确性和效率。同时,文章也讨论了当前面临的主要挑战,包括数据不足、过拟合问题以及计算资源的需求,并提出了相应的解决策略。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习中的卷积神经网络(CNN)及其在图像识别中的应用
本文旨在通过深入浅出的方式,为读者揭示卷积神经网络(CNN)的神秘面纱,并展示其在图像识别领域的实际应用。我们将从CNN的基本概念出发,逐步深入到网络结构、工作原理以及训练过程,最后通过一个实际的代码示例,带领读者体验CNN的强大功能。无论你是深度学习的初学者,还是希望进一步了解CNN的专业人士,这篇文章都将为你提供有价值的信息和启发。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 测试技术
深度学习在图像识别中的应用
本篇文章将探讨深度学习在图像识别中的应用。我们将介绍深度学习的基本原理,以及如何使用深度学习进行图像识别。我们将通过一个简单的代码示例来演示如何使用深度学习进行图像识别。这篇文章的目的是帮助读者理解深度学习在图像识别中的作用,并学习如何使用深度学习进行图像识别。