严格来说，计算机视觉并不是机器学习的一个子集，但两者是紧密相连的。计算机视觉专注于使机器能够解释和处理视觉数据，如图像和视频，而机器学习提供算法和模型来从数据中学习模式并进行预测。许多计算机视觉技术，特别是近年来，依赖于机器学习模型，如卷积神经网络 (cnn) 或变压器。然而，计算机视觉还涉及不需要机器学习的传统图像处理方法。诸如边缘检测、直方图均衡化和形态学操作的技术属于这一类。这些方法对于机器学习可能不必要或不可行的任务是有价值的。虽然现代计算机视觉在很大程度上结合了机器学习，但这个领域本身更广泛，包括信号处理、计算机图形学甚至物理学的元素。更准确地说，机器学习已经成为计算机视觉进步的关键推动者，而不是将计算机视觉标记为严格的子集。
我想学习计算机视觉。我应该从哪里开始？
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修剪通过消除嵌入空间中不太重要或冗余的部分来减少嵌入的大小和复杂性。这可以通过减少内存和计算需求来提高效率，使嵌入更适合资源受限的环境，如移动或边缘设备。
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深度学习如何推动图像搜索？
深度学习在增强图像搜索能力方面发挥了重要作用，使计算机能够像人类一样理解和分析图像。传统搜索方法主要依赖关键词标记和元数据来对图像进行分类。然而，深度学习利用人工神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），从图像中提取特征和模式。这使得系统能够
自由软件和开源软件之间有什么区别？
自由软件和开源软件是经常可以互换使用的术语，但它们背后有着不同的含义和哲学。在其核心，这两个术语都强调了访问源代码和修改它的自由的重要性。然而，主要的区别在于对权利与开发模式的关注。自由软件强调用户的自由和社区的参与，而开源软件则更侧重于协