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网站服务器_服务器出错_三重好礼

2021-06-09 10:28 出处:欧普曼云计算 人气: 评论(0

网站服务器_服务器出错_三重好礼

Google从头开始设计云tpu,以加速尖端机器学习(ML)应用,自助建站模板,从图像识别到语言建模,数据分析平台,淘客是什么意思,再到强化学习。现在,我们通过发布两种最先进的分割模型Mask R-CNN和DeepLab v3+的高性能TPU实现作为开放源代码,让您更容易使用Cloud TPU进行图像分割—根据图像中包含的对象或纹理识别和标记图像区域的过程。下面,您可以找到这两种型号的性能和成本指标,它们可以帮助您根据业务或产品需要选择正确的型号和TPU配置。

图像分割简介

图像分割是在图像中标记区域的过程,通常是到像素级别。有两种常见的图像分割:

实例分割:这个过程给一个或多个对象类的每个实例一个不同的标签。在一张包含几个人的家庭照片中,返利机器人怎么做,这种模型会自动用不同的颜色突出显示每个人。

语义分割:这个过程根据图像所代表的对象或纹理的类别来标记图像的每个像素。例如,城市街道场景图像中的像素可能被标记为"路面"、"人行道"、"建筑物"、"行人"或"车辆"。

自动驾驶、地理空间图像处理和医学成像等应用通常需要这两种类型的分割。图像分割甚至是一个令人兴奋的新启用某些照片和视频编辑过程,包括波基和背景删除!

高性能、高精度和低成本

当您选择使用图像分割模型时,您需要考虑许多因素:您的精度目标、达到此精度的总训练时间、每次训练运行的成本等等。为了启动您的分析,大数据开发,我们在标准图像分割数据集上对Mask R-CNN和DeepLab v3+进行了培训,并在下表中收集了许多这些指标。

使用Mask R-CNN进行实例分割

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