图像分割是将图像划分为不同区域以识别对象、边界或特定感兴趣区域的过程。为此，Python提供了强大的库，如OpenCV、TensorFlow和PyTorch。OpenCV提供了简单的方法，如阈值和分水岭分割，而TensorFlow和PyTorch支持高级模型，如u-net，DeepLab或Mask r-cnn。第一步是准备数据集。每个像素对应于特定类别或区域的注释数据集对于训练分割模型至关重要。LabelMe和CVAT等工具简化了注释过程。注释后，图像应调整大小，标准化，并分为训练，验证和测试子集。数据增强技术，如翻转，旋转和裁剪，通常用于增强模型的鲁棒性。借助深度学习框架，使用带注释的数据集训练分割模型。训练过程包括优化损失函数，如骰子损失或交叉熵，以及监控指标，如IoU (Union交叉)。训练后，评估模型的性能并根据需要进行改进。图像分割在诸如医学成像 (例如，肿瘤检测) 、自动驾驶车辆 (车道和障碍物检测) 和农业 (作物监测) 等领域具有实际应用。
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混合搜索结合了多种搜索方法，以提高搜索结果的相关性和准确性。通常，它集成了传统的基于关键字的搜索和更现代的上下文感知方法，如使用机器学习模型的语义搜索。
在混合搜索中，系统可能首先使用诸如关键字匹配 (使用布尔运算符或tf-idf) 之类
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