是的，图像处理是机器学习不可或缺的一部分，尤其是在计算机视觉应用中。调整大小、归一化和降噪等预处理步骤提高了输入数据的质量，使其适用于机器学习模型。图像处理技术，如边缘检测，直方图均衡和特征提取，也可以突出图像中的重要模式，提高模型性能。例如，边缘检测可用于对象检测模型的预处理以强调对象边界。在一些情况下，经典的图像处理方法与机器学习相结合以创建混合系统。当使用有限的数据或计算资源时，这种组合特别有用。总体而言，图像处理在为机器学习准备视觉数据方面起着至关重要的作用，确保准确和高效的结果。
计算机视觉作为一门科学仍然处于早期阶段吗？
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什么是多模态嵌入？
混合嵌入是指组合多种类型的嵌入或模态以捕获更丰富，更全面的信息的表示。在数据来自多个来源或格式的场景中，混合嵌入将每个模态的特征组合成一个统一的表示。例如，混合嵌入可以将文本嵌入 (例如，用于自然语言的BERT嵌入) 与图像嵌入 (例如，C
向量搜索的使用场景有哪些？
矢量搜索可以通过更准确和有效地处理客户查询来显着增强客户支持系统。通过利用向量嵌入，这些系统可以理解客户查询的语义含义和上下文，从而提供更相关且针对个人需求量身定制的响应。
矢量搜索在客户支持中的主要好处之一是它能够提高信息检索的准确性。
图像搜索中的可扩展性挑战是什么？
图像搜索中的可扩展性挑战主要源于高效存储、索引和检索大量图像数据的需求。随着图像数量的增加，传统数据库系统往往难以处理增加的工作负载，从而导致搜索结果变慢和用户体验下降。例如，如果一个图像搜索系统扩展到数百万或数十亿张图像，在允许用户实时进