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?

继续阅读
学习深度学习的最佳资源有哪些?
深度学习包含一系列算法,包括用于图像处理的卷积神经网络 (cnn),用于顺序数据的递归神经网络 (rnn) 以及用于语言理解等任务的转换器。每一种都有适合各种应用的特定优势。深度学习的研究领域包括生成模型,如gan和vae,用于创建逼真的图
多模态人工智能在虚拟助手中的应用是怎样的?
“多模态人工智能是指能够同时处理和解释多种类型数据(如文本、图像和音频)的系统。这一能力在各个领域开启了众多实际应用。其中,最常见的应用之一是在客户支持方面。公司利用多模态人工智能分析可能同时包含文本和图像的客户咨询。例如,用户可能会提交一
向量搜索在生成性人工智能中的角色是什么?
向量搜索通过将数据转换为向量表示来与机器学习模型集成,然后将其用于高效的相似性搜索。集成从选择能够生成嵌入的适当机器学习模型开始。对于文本数据,经常使用Word2Vec、GloVe或BERT等模型,而卷积神经网络 (cnn) (如VGG或R