深度学习在自动驾驶中至关重要，使车辆能够实时处理和解释大量传感器数据。像cnn这样的模型可以检测行人，车辆和交通标志等对象，而rnn则分析时间数据以进行轨迹预测。
这些模型可以处理恶劣天气或拥挤环境等复杂场景，并根据摄像头、激光雷达和雷达的不同输入做出决策。例如，YOLO和Faster r-cnn通常用于自治系统中的对象检测。
深度学习的适应性和准确性对于实现安全可靠的自主导航至关重要，使其成为自动驾驶技术的基石。
RANSAC算法与计算机视觉有什么关系？
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图像搜索中的可扩展性挑战主要源于高效存储、索引和检索大量图像数据的需求。随着图像数量的增加，传统数据库系统往往难以处理增加的工作负载，从而导致搜索结果变慢和用户体验下降。例如，如果一个图像搜索系统扩展到数百万或数十亿张图像，在允许用户实时进
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“嵌入（Embeddings）通过以更紧凑、密集的格式表示大规模数据集，从而减少内存使用。嵌入将高维数据点的信息浓缩为低维向量。这种转换在管理和处理数据时更为简便，同时保持了进行机器学习任务或类似应用所需的基本特征。通常，高维数据（如文本或