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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基准测试通过模拟开发者在实际中可能面临的真实使用场景，在资源限制下评估性能。这些评估测量系统、应用程序或组件在可用资源如 CPU、内存或带宽受限时的操作效率。通过这样做，基准测试提供了对性能瓶颈、响应能力以及系统在不同负载下行为的洞察。这对
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什么是搜索查询管道？
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