在特定任务中，计算机视觉可以比人类视觉表现得更好，特别是在速度、准确性或一致性至关重要的情况下。例如，算法可以比人类更快地检测大型数据集或图像中的模式，并且不容易疲劳。
在医学成像等应用中，计算机视觉模型可以识别人眼可能忽略的微小异常。同样，自动驾驶汽车使用视觉系统实时处理大量视觉数据，比人类驾驶员更快地做出决策。
然而，在需要上下文理解，创造力或适应性的一般任务中，人类视觉仍然优于计算机视觉。虽然计算机视觉在狭窄的领域表现出色，但它缺乏人类感知的综合推理能力。
条形码可以通过图像进行读取，而不使用光学字符识别（OCR）吗？
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卷积神经网络有多么惊人？
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