深度学习并没有扼杀传统的图像处理或经典的计算机视觉技术。相反，它增强了它们，并在许多情况下补充了它们。深度学习擅长于对象检测，语义分割和图像分类等任务，其中从大型数据集学习复杂模式至关重要。但是，传统的图像处理技术，例如边缘检测，直方图均衡和轮廓提取，对于更简单的任务或预处理仍然很有价值。在许多实际应用中，经典方法和深度学习的结合提供了最好的结果。例如，经典技术通常用于在应用深度学习模型之前预处理图像或降低计算复杂度。虽然深度学习已经彻底改变了计算机视觉领域，但传统的图像处理方法仍然被广泛使用和相关。
计算机视觉现在完全依赖深度学习了吗？
继续阅读
SSL在图像描述和生成中的应用是怎样的？
“自监督学习（SSL）在图像描述和生成任务中越来越被广泛使用。这种方法使得模型能够从未标记的数据中学习，这在创建标记数据集所需的时间和精力方面尤其有利。在图像描述的背景下，SSL可以用于对大规模图像集合进行预训练，而无需显式的描述。例如，模
在机器翻译中，零样本学习的一个例子是什么？
少镜头学习通过使模型在有限的训练示例中表现良好来改善语言翻译任务。在传统的机器学习中，模型需要大型数据集才能获得准确的结果。然而，少镜头学习允许模型从少数例子中概括出来，这在语言翻译中特别有用，因为某些语言对或特定领域的数据可能很少。
例
您如何处理信息检索数据集中的噪声？
比较信息检索 (IR) 系统涉及根据相关性，效率和准确性等多个指标评估其性能。用于比较的关键指标包括精度、召回率、F1分数和平均精度 (MAP)。这些度量评估IR系统响应于查询而检索相关文档的程度。
此外，可以在处理大规模数据集的能力，处