计算机视觉中的显着对象是指图像中视觉上最突出或最引人注目的对象。这些是人类观察者由于其独特的外观、位置或与背景的对比而可能首先关注的元素。显著对象检测旨在识别和分割图像内的此类对象。例如，在一张野生动物照片中，一只鸟栖息在树上，这只鸟很可能是突出的物体，因为它在树和天空中脱颖而出。此概念广泛用于图像分割，对象识别和视觉注意建模等应用中。它通过关注关键区域而不是详细分析整个图像来帮助降低计算复杂度。
最适合计算机视觉的相机是什么？
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神经网络是如何工作的？
使用针对任务定制的度量来评估神经网络性能。对于分类，准确度、精确度、召回率和F1-score等指标可提供对模型有效性的洞察。对于回归，通常使用均方误差 (MSE) 或平均绝对误差 (MAE) 等度量。
验证和测试集评估模型推广到看不见的数
什么是视觉-语言模型中的多模态嵌入？
“多模态嵌入在视觉-语言模型中指的是一种结合来自多个数据源或模态的信息的表示方式，特别是视觉内容（如图像）和文本内容（如标题或描述）。当模型同时处理图像和文本时，它会创建一个统一的表示，捕捉这两种模态之间的关系和关联。这对于图像描述、视觉问
深度学习中的 dropout 层是什么？
" dropout层是一种在深度学习中用来防止过拟合的技术，过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但无法对新的、未见过的数据进行泛化。当神经网络变得过于复杂，捕捉到训练集中噪声而不是潜在模式时，就会发生过拟合。dropout层通过在训练过程中