卷积神经网络 (cnn) 已经彻底改变了图像处理，但它们在计算机视觉任务中仍然存在一些局限性。一个主要的限制是cnn需要大量的标记数据进行训练。缺乏足够的数据，特别是在医学成像等专业领域，可能导致泛化和过度拟合。此外，cnn难以处理图像中的空间关系，这些空间关系可能会失真或在比例和方向上有明显变化。尽管有数据增强等进步，但cnn在面对与训练分布不匹配的图像时仍然表现不佳。另一个限制是计算成本。Cnn可能是资源密集型的，尤其是在处理高分辨率图像或深度架构时，这需要大量的GPU能力和内存。这可能使它们难以部署在实时应用程序中或资源有限的设备上。此外，cnn倾向于更多地关注局部特征而不是全局背景。这在图像中的对象或区域之间的长距离依赖性很重要的情况下可能是有问题的，例如在场景理解或大距离上的对象识别中。
不同类型的目标检测模型有哪些？
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我该如何开始计算机视觉的机器学习？
计算机视觉通过使用算法和AI模型分析视觉数据 (图像或视频) 来工作。它涉及预处理图像，提取特征，并解释这些特征以执行分类，检测或分割等任务。
像卷积神经网络 (cnn) 这样的技术可以实现自动特征提取和模式识别，使计算机视觉系统在面部识
向量搜索是如何对结果进行排名的？
在自然语言处理 (NLP) 中，向量搜索用于理解和处理文本数据的语义。它利用向量嵌入以数字格式表示单词，句子或整个文档，以捕获其语义内容。此表示使NLP系统能够以更高的准确性和效率执行诸如相似性搜索，信息检索和问题回答之类的任务。
NLP
超参数调整在深度学习中的作用是什么？
超参数调优是深度学习中的一个关键过程，它涉及优化模型的设置或配置，这些设置并不是从数据中学习得来的。这些设置被称为超参数，能够显著影响模型的性能。超参数的例子包括学习率、批量大小、层数以及每层中的神经元数量。通过仔细调整这些参数，开发者可以