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Maschinelles Sehen

Von Bedeutung

Dieses Feature befindet sich in der Betaversion. Arbeitsbereichsadministratoren können den Zugriff auf dieses Feature über die Vorschauseite steuern. Siehe Verwalten von Azure Databricks-Vorschauen.

Diese Seite enthält Notizbuchbeispiele für Computer-Vision-Aufgaben mit Serverless GPU Compute. In diesen Beispielen wird veranschaulicht, wie Modelle für verschiedene Computer vision-Anwendungen trainiert und optimiert werden.

Bildklassifizierung mit konvolutionalem neuralem Netzwerk

Das folgende Notizbuch enthält ein einfaches Beispiel zum Trainieren eines neuralen 2D-Netzwerk mit serverlosen GPU-Berechnungen für die Bildklassifizierung.

PyTorch-Bildklassifizierung

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Objekterkennung mit RetinaNet

Das folgende Notizbuch veranschaulicht, wie Sie ein Objekterkennungsmodell mithilfe von RetinaNet auf Serverless GPU Compute trainieren.

RetinaNet-Bilderkennung

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