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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深度学习中的持续学习是什么？
“持续学习，也称为终身学习，在深度学习中指的是模型在随时间变化的数据流中学习的能力，而不忘记之前学到的知识。这个概念在实际应用中尤为重要，因为数据不断变化或新任务不断出现。传统的机器学习模型通常是在固定的数据集上进行训练，当引入新信息时，它
你如何评估视觉语言模型在图像注释任务中的性能？
在图像captioning任务中，衡量视觉语言模型的性能通常使用定量指标和定性评估的结合。最常用的指标包括BLEU、METEOR、ROUGE和CIDEr，它们量化生成的标题与人类标注者提供的参考标题的匹配程度。BLEU衡量生成标题与参考标题
自然语言处理 (NLP) 的主要应用是什么？
NLP使聊天机器人能够以对话和上下文相关的方式处理和响应用户输入。它支持意图识别、实体提取和对话管理等任务，允许聊天机器人了解用户想要什么并生成适当的响应。例如，在客户支持聊天机器人中，NLP可以解释诸如 “我的订单在哪里？” 之类的查询，