图像理解
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图像识别技术可实现精准识别图像中的视觉内容，包括上千种物体标签、数十种常见场景等，为用户提供图像打标、场景分类、颜色识别、风格识别以及元素识别等能力。图像识别技术可广泛应用于数字营销、新零售、广告设计等行业场景。
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视觉智能
YOLOv8优改系列一：YOLOv8融合BiFPN网络，实现网络快速涨点
该专栏专注于YOLOv8的 Neck 部分改进，融合了 BiFPN 网络，大幅提升检测性能。BiFPN 通过高效的双向跨尺度连接和加权特征融合，解决了传统 FPN 的单向信息流限制。文章详细介绍了 BiFPN 的原理及其实现方法，并提供了核心代码修改指导。点击链接订阅专栏，每周定时更新，助您快速提升模型效果。推荐指数：⭐️⭐️⭐️⭐️，涨点指数：⭐️⭐️⭐️⭐️。
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如何使用深度学习实现图像分类
深度学习在图像分类中扮演着核心角色，通过卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征并分类。本文介绍深度学习原理及其实现流程，包括数据准备、构建CNN模型、训练与评估模型，并讨论如何在阿里云上部署模型及其实用场景。
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YOLOv5实现图片内目标检测
本文介绍了如何配置yolov5的运行环境、如何进行数据标注、如何通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义，yolov5（You Only Look One-level）是目标检测算法中的一种代表性方法，以其高效性和准确性备受关注，并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。
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