自动驾驶汽车使用计算机视觉、传感器数据和机器学习的组合进行导航和决策。摄像头、激光雷达和雷达捕捉周围环境，而人工智能模型处理这些数据，以检测行人、车辆和交通标志等物体。
路径规划算法根据实时输入计算安全路线，考虑道路条件和交通。深度学习模型，特别是cnn，对于车道检测和障碍物识别等任务至关重要。
传感器融合和AI的集成使车辆能够适应动态环境，确保导航的安全性和效率。
你如何从视频中识别动作？
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“可解释人工智能（XAI）通过提供对人工智能模型决策过程的洞察，增强了模型的透明性。XAI的目标是将复杂模型，特别是基于深度学习的模型，分解为易于理解的组成部分。通过采用能够澄清模型输出背后推理的技术，开发者可以更清晰地了解哪些因素影响决策
AutoML是如何生成合成数据的？
“AutoML 主要通过数据增强、生成建模和仿真等技术生成合成数据。数据增强涉及修改现有数据以创建新样本，同时保留原始数据的特征。例如，在图像数据的情况下，通过翻转、旋转或调整亮度等技术可以显著增加数据集的规模，而无需收集新图像。这个过程有
计算机视觉中的特征是什么？
在图像分割中，掩模是指二进制图像，其中特定像素被标记以表示图像内的感兴趣区域或不同区域。通常，这些区域被分类为前景 (感兴趣的对象) 或背景。掩模是在将图像分割成有意义的部分的过程中使用的关键工具。例如，在语义分割中，目标是用相应的类标记图