学习数据分析对于计算机视觉不是强制性的，但非常有益。计算机视觉涉及处理大型数据集，了解数据分布、清理和预处理可以提高模型性能。
数据分析技能可以帮助您可视化图像数据，识别偏差并有效评估模型输出。例如，分析数据集中的类不平衡可以指导决策，例如使用数据增强来提高准确性。
虽然深度学习可以自动化特征提取的许多方面，但数据分析的基础知识可以增强您在计算机视觉项目中解决问题和优化结果的能力。
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卷积神经网络（CNNs）是一种深度学习模型，擅长处理图像数据，使其在图像搜索应用中非常有效。当用户输入查询时，CNNs通过提取边缘、纹理和模式等特征来分析图像。这种特征提取使模型能够创建每个图像的表示，以便与查询进行比较。与仅依赖元数据或标
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