yolo深度学习计数  内容精选
  • 百度智能云大模型应用研讨会暨矿山行业成果落地发布会成功召开 | 百度智能云

    该应用具备“会学习、会思考、会行动、可说话”四大核心能力,以及智能电力知识问答、机电设备维修指导、供电故障智能处置等功能,能够破解供电智能化难题。 在以 智能制造 为主导的新工业革命时代,作为煤炭工业的重要环节,选煤厂智能化是“中国制造 2025”发展战略的必然要求。中国矿业大学教授邓建军深入剖析了煤矿洗选大模型应用的可能性。

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  • 创建GPU实例 - GPU云服务器 | 百度智能云文档

    cat /root/install_info.log GPU镜像:由百度智能云官方提供,包含主流的基础操作系统环境和固定的GPU驱动及CUDA版本,使用此类型的镜像可以快速获取运行GPU的必备环境,以下为镜像版本详情 支持的GPU专用镜像 CUDA版本 深度学习框架版本 支持的GPU规格族 Ubuntu 16.04 LTS amd64 (64bit)-CUDA8.0 CUDA 8.0 无 LGN1、

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  • 人员识别 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    用于控制算法对当前视频通道的分析频率,抽帧频率越大,消耗的计算资源越多,该通道的计数越准确。 2. 举例:对于抽帧频率,针对正常人员行走的场景,一般默认1秒5帧,太低的抽帧频率可能会导致跟踪不准确,最终会影响到计数准确率。 运行时间 1. 用于控制该算法的运行时间段,仅在该时间段内才会运行算法,若无时间控制需求,可按照默认00:00 ~23:59设置。 2.

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  • 人员识别 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测

    用于控制算法对当前视频通道的分析频率,抽帧频率越大,消耗的计算资源越多,该通道的计数越准确。 2. 举例:对于抽帧频率,针对正常人员行走的场景,一般默认1秒5帧,太低的抽帧频率可能会导致跟踪不准确,最终会影响到计数准确率。 运行时间 1. 用于控制该算法的运行时间段,仅在该时间段内才会运行算法,若无时间控制需求,可按照默认00:00 ~23:59设置。 2.

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  • 车辆结构化识别 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    用于控制算法对当前视频通道的分析频率,抽帧频率越大,消耗的计算资源越多,该通道的计数越准确。 2. 举例:对于抽帧频率,针对正常人员行走的场景,一般默认1秒5帧,太低的抽帧频率可能会导致跟踪不准确,最终会影响到计数准确率。 运行时间 1. 用于控制该算法的运行时间段,仅在该时间段内才会运行算法,若无时间控制需求,可按照默认00:00 ~23:59设置。 2.

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  • 人员识别 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    用于控制算法对当前视频通道的分析频率,抽帧频率越大,消耗的计算资源越多,该通道的计数越准确。 2. 举例:对于抽帧频率,针对正常人员行走的场景,一般默认1秒5帧,太低的抽帧频率可能会导致跟踪不准确,最终会影响到计数准确率。 运行时间 1. 用于控制该算法的运行时间段,仅在该时间段内才会运行算法,若无时间控制需求,可按照默认00:00 ~23:59设置。 2.

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  • 打电话检测 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    用于控制算法对当前视频通道的分析频率,抽帧频率越大,消耗的计算资源越多,该通道的计数越准确。 2. 举例:对于抽帧频率,针对正常人员行走的场景,一般默认1秒5帧,太低的抽帧频率可能会导致跟踪不准确,最终会影响到计数准确率。 运行时间 1. 用于控制该算法的运行时间段,仅在该时间段内才会运行算法,若无时间控制需求,可按照默认00:00 ~23:59设置。 2.

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  • 离岗检测 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档

    用于控制算法对当前视频通道的分析频率,抽帧频率越大,消耗的计算资源越多,该通道的计数越准确。 2. 举例:对于抽帧频率,针对正常人员行走的场景,一般默认1秒5帧,太低的抽帧频率可能会导致跟踪不准确,最终会影响到计数准确率。 图片编码质量 1. 用于控制抽帧的图片的清晰度,默认75,范围1-100。 2.

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  • 百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台

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