3D计算机视觉涉及使用算法和系统从图像或视频等视觉数据中解释和理解三维结构。它使机器能够分析场景中的深度、形状和空间关系。应用范围从对象识别到3D场景重建。一个关键方面是深度估计，它确定对象与相机的距离。技术包括使用两个摄像机视图的立体视觉和像激光雷达这样的深度传感器。这些方法对于在机器人和增强现实等应用中创建环境的3D模型至关重要。另一个关键用途是运动分析。通过跟踪3D空间中的物体，自动驾驶汽车等系统可以根据周围环境做出实时决策。3D计算机视觉还通过实现逼真的场景渲染和交互来支持虚拟现实。
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深度学习中常用的数据集有哪些？
常用的深度学习数据集涵盖了多种应用，包括图像识别、自然语言处理和语音识别。其中，最广泛使用的图像数据集之一是ImageNet数据集，包含超过1400万张图像，分为超过2万个类别。它作为训练卷积神经网络（CNN）在物体检测和图像分类等任务中的
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嵌入是如何与像 Milvus 这样的向量数据库集成的？
“嵌入是数据的数值表示，能够在低维空间中捕捉对象的语义含义，使其在相似性搜索或分类等各种任务中变得非常有用。向量数据库，如 Milvus，旨在高效地存储和检索这些高维向量。当你拥有一个数据集——比如图像、文本或音频时，可以为每个项目生成嵌入