计算机视觉和人类视觉的不同之处在于它们如何感知和处理视觉信息。人类视觉在复杂环境中的上下文理解，创造力和适应性方面表现出色，而计算机视觉在速度，精度和分析大型数据集方面表现更好。
例如，人类可以轻松地从面部表情中推断出情绪或意图，这对于计算机视觉来说是一项具有挑战性的任务，而无需进行大量培训。相反，计算机视觉可以快速处理数百万张图像，用于对象检测等任务，这对人类来说是不可能的。
这两个系统相辅相成，计算机视觉处理重复和大规模的任务，而人类视觉在细微和主观的解释方面表现出色。
人工智能是如何实时检测和报告不合规行为的？
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如何使用计算机视觉从表单中提取字段？
要创建对象识别系统，首先要定义应用程序范围，例如检测图像或实时视频中的对象。使用感兴趣对象的边界框或标签收集和注释数据集。
使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架来训练卷积神经网络 (CNN)。YOLO、SSD或Faste
多模态人工智能如何提升计算机视觉任务？
跨模态表示在多模态人工智能中指的是不同类型数据（如文本、图像和音频）的整合与理解方式。基本上，这些表示使系统能够处理和关联来自多种模态的信息，从而对内容有更全面的理解。例如，训练于文本和图像的模型可以学习将书面描述与相应的视觉元素关联起来，
时间序列分析中的滚动窗口是什么？
季节性会通过引入可预测的模式来显著影响预测准确性，这些模式可以在特定时间段 (例如几天、几周或几个月) 的数据中进行预测。它指的是由于季节性因素而发生的定期波动，例如天气变化，假期或学校时间表。例如，零售销售经常在假期期间飙升，而在假期后的