计算机视觉尚未成为深度学习的子领域,但深度学习对该领域产生了重大影响和推动。计算机视觉涵盖了用于解释图像和视频的广泛技术,包括边缘检测等传统方法和卷积神经网络 (cnn) 等现代深度学习方法。
深度学习通过实现更准确和自动化的特征提取,彻底改变了计算机视觉,从而在对象检测,面部识别和语义分割等任务中取得了突破。然而,在特定场景中仍然使用传统方法和混合方法。
因此,虽然深度学习在当前的研究和应用中占主导地位,但计算机视觉仍然是一门更广泛的学科,包括经典算法和尖端神经网络。
计算机视觉尚未成为深度学习的子领域,但深度学习对该领域产生了重大影响和推动。计算机视觉涵盖了用于解释图像和视频的广泛技术,包括边缘检测等传统方法和卷积神经网络 (cnn) 等现代深度学习方法。
深度学习通过实现更准确和自动化的特征提取,彻底改变了计算机视觉,从而在对象检测,面部识别和语义分割等任务中取得了突破。然而,在特定场景中仍然使用传统方法和混合方法。
因此,虽然深度学习在当前的研究和应用中占主导地位,但计算机视觉仍然是一门更广泛的学科,包括经典算法和尖端神经网络。
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