计算机视觉远非不成功。事实上,它已经取得了重大突破,并广泛应用于医疗保健、汽车、零售和娱乐等行业。面部识别,对象检测和图像分割等技术已成为主流,可实现自动驾驶汽车,医疗诊断和增强现实等应用。然而,计算机视觉确实面临挑战。它经常在光线不足、遮挡或设置不熟悉的环境中挣扎,这可能会限制其准确性和可靠性。此外,道德问题,如数据集中的偏见和隐私问题,仍然是审查的领域。尽管并非没有其局限性,但在机器学习,硬件和数据收集方法的进步的推动下,计算机视觉领域仍在不断发展。它的成功远远超过了挑战,使其成为现代人工智能和技术解决方案的重要组成部分。
计算机视觉是机器学习的一部分吗?

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