计算机视觉是一个更广泛的领域,包括使用图像处理技术来使机器能够解释视觉数据。虽然图像处理专门指通过算法 (例如滤波,边缘检测或降噪) 对图像进行处理和增强,但计算机视觉通过理解图像中的内容而更进一步。图像处理技术通常用作计算机视觉任务的先驱。例如,在对象检测中,图像处理首先用于增强图像,滤除噪声或识别边缘,然后再应用计算机视觉算法来识别和分类对象。两者之间的关系是图像处理构成了计算机视觉系统的基础步骤,确保原始视觉数据是干净的,结构化的,并且可以进行分析。图像分割-将图像划分为感兴趣的区域-是另一个关键方面,其中在执行更高级计算机视觉任务 (如对象识别或场景理解) 之前采用图像处理技术 (如阈值处理)。
图像处理最好的是什么?

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嵌入的可扩展性挑战有哪些?
是的,可以通过在您要表示的特定数据集上训练模型来学习自定义数据的嵌入。例如,如果您有一个产品描述数据集,则可以训练模型以生成表示产品语义特征的嵌入。在这种情况下,模型将学习将类似的产品 (基于它们的描述) 映射到类似的嵌入向量。
从自定义
边缘人工智能有哪些局限性?
边缘人工智能虽然在设备本地处理数据方面具有显著的优势,但开发者需要考虑几个限制。其中一个主要限制是边缘设备的计算能力和存储容量。与传统的基于云的解决方案不同,边缘设备的资源常常受到限制。这限制了可以部署的机器学习模型的复杂性。例如,一个需要
虚拟对抗训练在数据增强中是什么意思?
“虚拟对抗训练(VAT)是一种用于数据增强的技术,通过在训练过程中生成对抗样本来增强模型的鲁棒性。其核心目标是创建稍微修改过的训练数据版本,这些版本能够欺骗模型,使其做出错误的预测。VAT的目标不是生成完全新的数据,而是以一种挑战模型的方式