几篇开创性论文极大地塑造了计算机视觉领域。其中最有影响力的是John Canny (1986) 的 “边缘检测的计算方法”，它介绍了Canny边缘检测器，这是一种检测图像边缘的关键方法。本文为后续的许多边缘检测算法奠定了基础。另一篇重要的论文是David Lowe (1999) 的 “从局部尺度不变特征识别对象”，该论文介绍了SIFT (尺度不变特征变换) 算法。SIFT广泛用于对象识别中的特征提取，特别是在尺度和旋转变化显著的任务中。深度学习时代的一篇基础论文是Olga Russakovsky等人 (2015) 的 “ImageNet大规模视觉识别挑战”，其中详细介绍了ImageNet数据集和用于图像分类的深度学习方法。本文证明了卷积神经网络 (cnn) 在大规模图像分类任务中的有效性。另一篇关键论文是Ross B. Girshick (2015) 的 “Fast r-cnn”，该论文通过将区域提议网络与CNN集成在一起来改进对象检测。除其他外，这些工作继续影响着现代计算机视觉技术。
计算机视觉的下一步移动应用是什么？
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SMOTE（合成少数过采样技术）与数据增强有何关系？
“SMOTE，即合成少数类过采样技术，是一种用于解决机器学习中数据集不平衡问题的方法。数据增强可以指各种技术，通过创建现有数据点的修改版本，人工扩展训练数据集的大小。SMOTE和数据增强的目的都是提高机器学习模型的性能，尤其是在获得额外数据
嵌入中的最近邻搜索是什么？
"嵌入中的最近邻搜索是一种技术，用于根据数据集中的数值表示（称为嵌入）查找最相似的项目。嵌入是多维向量，捕捉项目的特征，如单词、图像或用户偏好。例如，在推荐系统中，用户与产品的交互可以转化为嵌入。为了推荐相似的产品，最近邻搜索会识别与目标用
在自监督学习（SSL）中，计算成本与性能之间的权衡是什么？
“半监督学习（SSL）中计算成本与性能之间的权衡非常显著，主要取决于您愿意投入多少计算能力和资源以实现更好的模型准确性。在SSL中，我们通常利用少量标记数据和更大量的未标记数据来提升性能。这种提升的程度通常与所使用的算法和模型的复杂性相关，