图像标注对于训练对象检测模型至关重要。它涉及使用边界框，多边形或其他基于区域的注释标记图像中的对象，并为每个对象分配类标签。注释数据作为监督学习的基础事实，使模型能够学习对象位置和分类。如果没有准确的注释，模型就不能很好地推广到新数据，从而导致性能不佳。图像注释在自动驾驶等应用中至关重要，在自动驾驶中，精确检测行人，车辆和道路标志对于安全至关重要。Labelbox，CVAT和RectLabel等工具可简化注释过程。
在学习 OpenCV 之前，我应该先学习什么？
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分布式数据库的一些常见应用场景有哪些？
"同步复制和异步复制是用于跨不同系统进行数据复制的两种方法。它们之间的主要区别在于数据从主源复制到副本的方式和时机。在同步复制中，数据同时写入主系统和次级系统。这意味着只有在数据成功写入这两个位置时，操作才被认为是完成的。因此，同步复制可以
时间序列嵌入是什么，它们是如何使用的？
向量自回归 (VAR) 模型是时间序列分析中用于捕获多个变量随时间变化的关系的统计工具。与关注单个时间序列的单变量模型不同，VAR模型可以分析和预测多个相互依存的变量。从本质上讲，VAR模型将系统中的每个变量视为所有变量的滞后值的线性函数，
多模态人工智能如何提升计算机视觉任务？
跨模态表示在多模态人工智能中指的是不同类型数据（如文本、图像和音频）的整合与理解方式。基本上，这些表示使系统能够处理和关联来自多种模态的信息，从而对内容有更全面的理解。例如，训练于文本和图像的模型可以学习将书面描述与相应的视觉元素关联起来，