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如何开始一个计算机视觉应用程序？
计算机视觉通过提高数据质量和提供有意义的视觉见解来增强AI模型训练。通过调整大小，归一化和增强 (例如旋转，翻转) 等技术对图像进行预处理可确保可靠的训练。
使用注释数据集，如COCO或Pascal VOC，允许模型从标记的数据中有效地学
分类问题使用哪些指标？
信息检索 (IR) 中的对抗性查询是故意设计的，目的是混淆或误导检索系统。为了处理这样的查询，IR系统通常依赖于可以检测和减轻可疑模式的鲁棒排名和过滤技术。这可能涉及使用经过训练的深度学习模型来识别对抗性操纵或根据已知的攻击模式过滤掉异常查
增广如何提升视觉变换器的性能？
"增强技术通过丰富训练数据集来改善视觉变换器，从而提高模型的性能和鲁棒性。在机器学习中，尤其是在视觉任务中，拥有多样且变化丰富的数据集对于模型在未见数据上的良好泛化至关重要。数据增强技术，例如旋转、缩放、翻转和调色，通过创建图像的修改版本，