虽然深度学习已经成为计算机视觉的主导力量,但它并不是该领域使用的唯一方法。深度学习模型,如卷积神经网络 (cnn) 和变压器,已经彻底改变了图像分类、对象检测和分割等任务,因为它们能够从大型数据集中学习复杂的模式。然而,传统的计算机视觉技术在许多场景中仍然是相关的。边缘检测,特征提取和模板匹配等经典方法对于更简单的问题或计算资源有限时很有用。这些技术也经常与深度学习相结合,以创建混合解决方案。例如,像SIFT或ORB这样的特征检测方法可以与深度学习一起用于资源受限环境中的鲁棒视觉跟踪。深度学习无疑改变了计算机视觉并扩展了其功能,但该领域仍然多样化。根据手头的问题,经典和深度学习方法的组合可能是最有效的解决方案。
在计算机视觉中,数据类型有什么重要性?

继续阅读
图数据的增强是如何工作的?
图数据的增强涉及通过轻微修改现有图结构或其属性来创建新的训练示例的技术。这一点非常重要,因为在许多与图相关的机器学习任务中,例如节点分类或链接预测,可用的数据可能有限。通过增强数据,开发人员可以提高模型对未知数据的泛化能力及其表现。目标是在
你如何从视频中识别动作?
自动驾驶汽车使用计算机视觉、传感器数据和机器学习的组合进行导航和决策。摄像头、激光雷达和雷达捕捉周围环境,而人工智能模型处理这些数据,以检测行人、车辆和交通标志等物体。
路径规划算法根据实时输入计算安全路线,考虑道路条件和交通。深度学习模
使用托管流服务有哪些优势?
“托管流媒体服务提供了多种优势,可以显著提升需要实时数据处理的应用程序的开发和部署。首先,选择托管服务使开发人员能够节省原本用于设置、维护和扩展基础设施的时间和资源。例如,像AWS Kinesis或Google Cloud Pub/Sub等