计算机视觉的工作原理是通过一系列步骤处理视觉数据: 捕获图像，对其进行预处理 (例如，调整大小或过滤)，以及使用算法或神经网络提取边缘或纹理等特征。
深度学习模型，特别是卷积神经网络 (cnn)，可以从训练数据中学习模式，以识别对象、对图像进行分类或执行其他任务。这些模型分层解释视觉输入，从简单的模式到复杂的对象或场景。
输出可以包括标签、边界框或像素分割，从而实现各种应用，如自主导航、医疗诊断和实时视频分析。
AI是如何处理和分析图像的？
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“是的，异常检测可以处理分类数据，但方法可能与传统的数值数据分析有所不同。在分类数据中，信息以离散类别而非连续数值的方式表示。对于异常检测技术而言，这带来了独特的挑战，因为这些技术通常依赖于在数值上简单的计算，而需要为分类数据进行调整。
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嵌入在边缘计算中被用来将复杂数据转换为更简单的格式，从而能够更轻松和高效地处理。在边缘计算中，数据通常在源头生成，比如物联网设备，需在本地进行分析，而不是发送到中央服务器。嵌入帮助以低维空间表示该数据，如图像、文本或传感器读数，使其在实时处