- OpenPose人体姿态识别OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用... OpenPose人体姿态识别OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。人体姿态估计技术在体育健身、动作采集、3D试衣、舆情监测等领域具有广阔的应用...
- 这个 notebook 基于预印本论文「Castle in the Sky: Dynamic Sky Replacement and Harmonization in Videos, arXiv:2010.11800.」提供了最基本的视频天空替换的可复现例子。项目首页 | GitHub | 预印本框架使用的是：PyTorch1.4硬件用的是：GPU: 1*P100|CPU: 8核 64GB ... 这个 notebook 基于预印本论文「Castle in the Sky: Dynamic Sky Replacement and Harmonization in Videos, arXiv:2010.11800.」提供了最基本的视频天空替换的可复现例子。项目首页 | GitHub | 预印本框架使用的是：PyTorch1.4硬件用的是：GPU: 1*P100|CPU: 8核 64GB ...
- CycleGAN是图像转换的代表作，样本数据无需配对即可实现转换。例如斑马转换成马、将模特转换成卡通人物等。CycleGAN特点就是通过一个循环，首先将图像从一个域转换到另一个域，然后，再转回来，如果两次转换都很精准的话，那么，转换后的图像应该与输入的图像基本一致。通过这样的的一个循环，CycleGAN将转换前后图片的配对，类似于有监督学习，提升了转换效果。 CycleGAN是图像转换的代表作，样本数据无需配对即可实现转换。例如斑马转换成马、将模特转换成卡通人物等。CycleGAN特点就是通过一个循环，首先将图像从一个域转换到另一个域，然后，再转回来，如果两次转换都很精准的话，那么，转换后的图像应该与输入的图像基本一致。通过这样的的一个循环，CycleGAN将转换前后图片的配对，类似于有监督学习，提升了转换效果。
- ACGAN的全称叫Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network,翻译成汉语的意思就是带辅助分类器的GAN,其实他的思想和昨天说到的CGAN很想,也是利用label的信息作为噪声的输入的条件概率,但是相比较于CGAN,ACGAN在设计上更为巧妙,本案例介绍如何通过ACGN实现动漫头像自动生成。 ACGAN的全称叫Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network,翻译成汉语的意思就是带辅助分类器的GAN,其实他的思想和昨天说到的CGAN很想,也是利用label的信息作为噪声的输入的条件概率,但是相比较于CGAN,ACGAN在设计上更为巧妙,本案例介绍如何通过ACGN实现动漫头像自动生成。
- 语义分割，也称为全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），是一种典型的计算机视觉问题，其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。 早期的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变等元素，但它们从未完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集在一起来解决这个问题，从而扩展了其应用领域。 语义分割，也称为全像素语义分割（full-pixel semantic segmentation），是一种典型的计算机视觉问题，其中图像中的每个像素根据其所属的感兴趣对象被分配类别ID。 早期的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变等元素，但它们从未完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集在一起来解决这个问题，从而扩展了其应用领域。
- 快来参加吧~ 快来参加吧~
- 1.案例介绍本案例将在ModelArts的jupyterlab内用obsutil工具实现OBS桶的跨区域复制，本案例的源桶在区域华北-北京四，目标桶所在区域为华北-北京一，你也可以根据自身需求选择需要传输的目标区域。 2.准备工作在此处点击创建桶，分别在区域华北-北京一，华北-北京四创建OBS桶。如下图所示。点击立即创建得到实验桶。 3. ModelArts控制台进入CodeLab Not... 1.案例介绍本案例将在ModelArts的jupyterlab内用obsutil工具实现OBS桶的跨区域复制，本案例的源桶在区域华北-北京四，目标桶所在区域为华北-北京一，你也可以根据自身需求选择需要传输的目标区域。 2.准备工作在此处点击创建桶，分别在区域华北-北京一，华北-北京四创建OBS桶。如下图所示。点击立即创建得到实验桶。 3. ModelArts控制台进入CodeLab Not...
- 本实验将指导用户使用华为ModelArts实现行人检测模型训练和部署，行人检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上行人的位置。 本实验将指导用户使用华为ModelArts实现行人检测模型训练和部署，行人检测模型可以应用于自动驾驶场景，检测道路上行人的位置。
- 本实验介绍如何使用华为云ModelArts的自动学习功能，实现简单的深圳地标识别应用。了解ModelArts的自动学习功能。 学会零代码实现AI模型的开发。 本实验介绍如何使用华为云ModelArts的自动学习功能，实现简单的深圳地标识别应用。了解ModelArts的自动学习功能。 学会零代码实现AI模型的开发。
- AI特效！汤圆秒变云宝本案例先用目标检测检测图片中汤圆的位置，然后将每个汤圆的图片和熊猫头的图片进行融合，最后将图片中所有汤圆都变成了云宝！效果图如下： 实现步骤 1. 导入需要的Python模块"""在线服务批量测试脚本"""import osimport cv2import numpy as npfrom PIL import Imagefrom modelarts.session i... AI特效！汤圆秒变云宝本案例先用目标检测检测图片中汤圆的位置，然后将每个汤圆的图片和熊猫头的图片进行融合，最后将图片中所有汤圆都变成了云宝！效果图如下： 实现步骤 1. 导入需要的Python模块"""在线服务批量测试脚本"""import osimport cv2import numpy as npfrom PIL import Imagefrom modelarts.session i...
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- 本实验基于ModelArts智能数据标注功能，用AI来解决数据标注慢的问题，让开发者体验智能标注越标越准的魅力，高效完成海量数据的标注，大幅度提升标注效率。 在本实验中，您将使用ModelArts的数据标注功能，标注图片中的红灯、绿灯、黄灯、人行横道、限速标志和解除限速标志，并体验使用智能数据标注功能自动批量标注数据。 本实验基于ModelArts智能数据标注功能，用AI来解决数据标注慢的问题，让开发者体验智能标注越标越准的魅力，高效完成海量数据的标注，大幅度提升标注效率。 在本实验中，您将使用ModelArts的数据标注功能，标注图片中的红灯、绿灯、黄灯、人行横道、限速标志和解除限速标志，并体验使用智能数据标注功能自动批量标注数据。
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- 在自动驾驶技术实现的过程中，物体检测是其中一个重要环节。本案例基于ModelArts自动学习功能，让开发者体验AI模型的开发过程，完成数据标注、模型训练和部署，开发一个物体检测AI应用。 ModelArts自动学习具有零代码、零AI背景、泛化能力强的特点，可以帮助AI初学者快速体验AI应用开发流程，同时自动学习训练生成的模型也可以部署到生产环境中使用。 在自动驾驶技术实现的过程中，物体检测是其中一个重要环节。本案例基于ModelArts自动学习功能，让开发者体验AI模型的开发过程，完成数据标注、模型训练和部署，开发一个物体检测AI应用。 ModelArts自动学习具有零代码、零AI背景、泛化能力强的特点，可以帮助AI初学者快速体验AI应用开发流程，同时自动学习训练生成的模型也可以部署到生产环境中使用。
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