图像识别通过处理图像来识别对象、模式或场景来工作。该过程从预处理开始，例如调整图像的大小或归一化，然后使用算法或神经网络 (如cnn) 进行特征提取。
将提取的特征与训练的模型进行比较，该模型对图像进行分类或检测特定对象。现代技术利用深度学习来自动提取特征并提高准确性。
应用包括识别人脸、实时检测对象以及分析医疗保健、零售和安全等行业的视觉数据。
计算机视觉如何实现工业监控？
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大型语言模型可以在边缘设备上运行吗？
神经网络在医学诊断领域显示出巨大的前景，特别是在图像分析，疾病分类和患者结果预测等任务中。通过对大量医疗数据 (包括图像、电子健康记录和遗传信息) 进行训练，神经网络可以识别模式并做出预测，帮助医生诊断癌症、心脏病和神经系统疾病等疾病。特别
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在视觉语言模型（VLMs）中将文本描述与视觉特征结合起来面临着几个挑战，开发人员需要考虑这些问题。首先，一个主要的挑战是数据模态之间的差异。文本和图像来自完全不同的来源和格式。文本是线性和顺序的，而视觉数据是空间和多维的。例如，当一张狗的图
全文搜索中的分词是什么？
全文搜索中的分词（Tokenization）是指将文本拆分成更小、更易于处理的部分，称为“词元”（tokens）。这些词元本质上是搜索引擎用于索引和检索相关文档的单个单词或术语。当用户进行搜索时，搜索系统会在索引的文档中查找这些词元以找到匹