在图像分割中，掩模是指二进制图像，其中特定像素被标记以表示图像内的感兴趣区域或不同区域。通常，这些区域被分类为前景 (感兴趣的对象) 或背景。掩模是在将图像分割成有意义的部分的过程中使用的关键工具。例如，在语义分割中，目标是用相应的类标记图像中的每个像素，对于属于对象类 (例如，汽车或树) 的像素，掩码将包含值1，而对于背景，掩码将包含值0。掩模用于各种应用，例如物体检测、医学成像或自主驾驶。在实例分割中，掩模甚至更具体，并且定义图像中每个不同对象实例的精确边界。生成掩模的过程涉及使用基于诸如颜色、纹理和强度的特征来区分图像中的各种对象或区域的算法。
计算机视觉中的特征是什么？
继续阅读
与自动机器学习（AutoML）相关的隐私问题有哪些？
“自动机器学习（AutoML）简化了构建和部署机器学习模型的过程。然而，其使用存在显著的隐私担忧。一个关键问题出现在使用敏感数据训练模型时。如果数据包含个人信息，如财务记录或健康数据，存在重大风险，这些信息可能会被暴露或滥用。例如，在医疗保
零样本学习如何影响人工智能研究领域？
注意力机制在少镜头和零镜头学习中起着至关重要的作用，它使模型能够专注于与做出预测最相关的输入数据的特定部分，即使面对有限的示例或全新的类。在少镜头学习中，模型必须只从几个例子中学习，注意力通过允许模型优先考虑有限训练数据中存在的模式和特征来
什么是全连接层？
尖峰神经网络 (SNN) 是一种比传统神经网络更紧密地模拟生物神经元行为的神经网络。Snn中的神经元通过发送离散的尖峰 (或事件) 而不是连续的信号进行通信。
Snn是事件驱动的，这意味着神经元仅在其输入达到特定阈值时 “激发”。这模仿了