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
可解释人工智能方法有哪些类型?
可解释AI (XAI) 中的事后解释方法是用于解释和理解机器学习模型在经过训练后做出的决策的技术。这些方法提供了模型如何在不改变基础模型本身的情况下实现其预测的见解。由于许多先进的模型,特别是深度学习算法,作为具有复杂内部机制的 “黑匣子”
PageRank是什么,它是如何工作的?
区块链可以通过提供透明,安全和分散的方法来存储和检索数据,从而在IR中发挥重要作用。在传统的IR系统中,数据通常由中央机构控制,导致对隐私、数据完整性和可访问性的担忧。区块链凭借其分布式账本技术,可以通过允许用户控制自己的数据,同时确保信息
什么是自监督学习(SSL)?
自监督学习(SSL)是一种机器学习方法,它使模型能够通过在训练过程中创建自己的标签,从未标记的数据中学习。与传统的监督学习依赖于标记数据集来引导学习过程不同,自监督学习利用了数据本身固有的结构。这在获取标记数据成本高昂、耗时或不切实际的情况



