在计算机视觉中，特征是表示图像或视频的特定方面的可测量信息。特征可以是低级的，如边缘和角落，也可以是高级的，如形状和语义对象，具体取决于分析的复杂性。传统的特征，如SIFT、HOG和SURF，是人工设计的算法，用于识别数据中的模式。例如，图像中的拐角可以指示对象边界，并且梯度可以揭示纹理。这些功能对于对象检测和匹配等任务至关重要。现代深度学习方法通过神经网络自动提取特征。例如，CNN中的卷积层捕获分层特征，使得更容易识别对象或对场景进行分类。这些功能在从面部识别到自动驾驶的应用中起着至关重要的作用。
在卷积神经网络中，“池化”是什么？
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文档数据库中的文档ID是什么？
文档数据库中的文档 ID 是分配给该数据库中每个存储文档的唯一标识符。该 ID 作为主键，使数据库能够高效地检索、更新或删除所需的文档。与传统关系数据库中条目通常与基于整数的 ID 绑定不同，文档 ID 可以是字符串、整数，甚至是 UUID
cutout 增强是如何工作的？
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深度学习是如何应用于语音识别的？
深度学习是语音识别中的关键技术，它使计算机能够理解和处理人类语音。深度学习的核心是利用多层神经网络分析音频波形。这些网络在大量的口语数据上进行训练，学习识别声音、单词和句子中的模式。这种方法提高了将口语转换为文本的准确性，使软件对用户更加有