图像处理和计算机视觉是密切相关的领域，但它们的目的不同。图像处理涉及增强或操纵图像以准备用于分析，例如调整大小、过滤或降噪。
计算机视觉更进一步，解释处理后的图像以提取有意义的信息，例如识别对象，检测面部或对场景进行分类。例如，预处理医学图像以去除噪声是图像处理，而诊断图像中的肿瘤是计算机视觉。
图像处理通常是计算机视觉工作流程中的基础步骤，可确保输入数据干净且可供分析。它们共同支持医疗保健、安全和娱乐等领域的应用。
人工智能在自动驾驶领域是如何发展的？
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视觉语言模型如何处理和整合视觉输入与文本输入之间的复杂关系？
“视觉语言模型（VLMs）通过利用能够同时理解这两种数据类型的深度学习架构，处理和整合视觉和文本输入之间的复杂关系。通常，这些模型使用卷积神经网络（CNN）进行视觉处理，结合自然语言处理技术，如转换器，来分析和生成文本。这种整合通常通过将视
人工智能在医疗保健中的一些实际应用有哪些？
密集光流用于计算帧序列中每个像素的运动，并应用于视频分析和跟踪。在视频压缩中，它通过识别最小运动区域并优先考虑具有重大变化的区域来帮助减小文件大小。它也是稳定摇摇欲坠的视频片段的组成部分。在机器人技术中，密集的光流有助于导航。机器人或无人机
为什么卷积神经网络（CNN）在分类方面优于递归神经网络（RNN）？
需要进行图像预处理以提高输入数据的质量并确保机器学习模型的一致性。调整大小、归一化和降噪等预处理步骤可提高模型学习有意义模式的能力。例如，调整大小会标准化图像尺寸，而归一化会将像素值缩放到统一范围，从而防止训练期间的数值不稳定。去除噪声和应