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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机器为什么要学习？
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无服务器平台如何与容器化应用程序集成？
无服务器平台通过提供一个环境，让开发者可以运行函数或服务，而无需管理底层基础设施，从而与容器化应用程序集成。在这种模型中，开发者将他们的应用打包在容器中，容器封装了所有必要的依赖和配置。无服务器平台，如 AWS Lambda 或 Googl