特征提取的最佳方法取决于特定的应用和数据集。诸如尺度不变特征变换 (SIFT)，方向梯度直方图 (HOG) 和加速鲁棒特征 (SURF) 之类的经典方法可有效地检测图像中的边缘，纹理和形状。这些方法对于诸如对象跟踪和图像匹配之类的传统应用非常有效。对于更复杂的任务，基于深度学习的方法，如卷积神经网络 (cnn)，被广泛使用。Cnn中的层会自动从原始像素数据中学习分层特征，使其对于分类和对象检测等任务非常有效。VGG、ResNet和EfficientNet等预训练模型可以根据特定的特征提取需求进行微调。此外，诸如视觉转换器 (ViT) 之类的基于注意力的模型因其捕捉图像中的全局关系的能力而广受欢迎。结合经典和深度学习方法有时可以产生最佳结果，尤其是在混合工作流程中。
眼睛的视觉是由像素构成的吗？
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如何开始计算机视觉研究？
卷积神经网络 (cnn) 是图像分类、对象检测和分割等任务的热门选择。要使用cnn，请首先选择PyTorch或TensorFlow等框架。这些框架提供了用于构建CNN层的api，例如卷积层 (Conv2D)，激活函数 (ReLU) 和池化层
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