计算机视觉是一个广泛的领域,包含几个子领域,每个子领域都专注于计算机如何解释视觉数据的不同方面。关键子字段之一是对象检测,其涉及识别和定位图像或视频流内的对象。这被广泛用于面部识别、自动驾驶汽车和工业检测等应用。另一个重要的子字段是图像分割,其目标是将图像分割成有意义的片段或区域。这对于诸如医学图像分析的任务是至关重要的,在医学图像分析中需要精确识别区域 (例如,肿瘤)。语义分割是一种特定类型的图像分割,旨在用类标签标记图像中的每个像素,而实例分割则通过区分同一类的不同对象而更进一步。其他子领域包括光流 (跟踪连续帧之间的运动),3D视觉 (理解深度和空间关系) 以及视觉SLAM (同时定位和映射),用于机器人和增强现实。此外,人们对通过生成对抗网络 (gan) 和多模式学习生成图像感兴趣,其中视觉系统与音频或文本等其他数据类型集成。
学习计算机视觉的最佳学校有哪些?

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“扩展数据治理程序涉及实施一致的流程、利用技术以及在组织内培养问责文化。首先,始于明确数据管理的政策和标准。这包括建立数据质量、可访问性和安全性的指导方针。例如,创建一个全面的数据字典可以帮助确保每个人都理解每个数据元素的定义和格式。还可以
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在信息检索评估中,混淆矩阵是什么?
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