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联邦学习如何处理不平衡的数据分布?
“联邦学习通过应用特定策略来解决不平衡的数据分布问题,确保模型能够有效地从各种设备上的数据中学习。在某些参与者可能拥有比其他参与者更多某个类的数据的情况下,如果处理不当,这可能会引入偏见。常用的技术如加权平均模型更新,参与者提供的代表性较低
计算机视觉和 SLAM 之间的区别是什么?
对象检测的目标是识别和定位图像或视频内的对象。它涉及确定每个对象的类别并标记其位置,通常使用边界框。目标检测是计算机视觉中的基础任务,在各个领域都有应用。例如,它使自动驾驶汽车能够检测行人,交通标志和其他车辆。在监视中,它用于实时识别入侵者
视觉语言模型是如何从图像中生成字幕的?
视觉语言模型通过一系列相互连接的组件处理视觉和文本输入,从图像中生成描述。首先,模型使用卷积神经网络(CNN)或视觉变换器提取图像特征。这一步捕捉了重要的视觉信息,例如物体、颜色和空间关系。同时,模型利用语言组件,通常是编码-解码结构,以理