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？
继续阅读
预训练在视觉-语言模型中扮演什么角色？
预训练在视觉-语言模型（VLMs）的发展中起着至关重要的作用，因为它使这些模型能够在针对特定任务进行微调之前，学习丰富的视觉和文本数据表示。这个过程涉及在包含配对图像和文本的大型数据集上训练模型。在预训练阶段，模型学习理解视觉元素与其相应文
西梅网络如何适用于自监督学习？
“孪生网络是一种神经网络架构，特别适合于自监督学习任务，尤其是那些涉及数据点之间相似性或距离测量的任务。孪生网络的关键在于它由两个相同的子网络组成，这些子网络共享相同的权重和参数。这些子网络同时处理两个独立的输入，并输出特征向量，然后可以使
农业中边缘 AI 应用的几个例子有哪些？
“农业中的边缘人工智能是指在数据生成源头或附近使用人工智能，例如在田地和农场，以改善农业实践。其应用范围从作物监测到牲畜管理。一个关键优势是这些人工智能系统可以在本地处理数据，使得实时决策成为可能，而无需不断与中央服务器通信。这减少了延迟和