在需要手工特征提取的场景中，SIFT (尺度不变特征变换) 优于cnn，例如计算资源有限或可解释性至关重要的应用。SIFT可有效地检测和描述图像中的局部特征，使其适用于较小数据集中的图像拼接，3D重建或对象匹配等任务。与需要在大型数据集上进行训练的cnn不同，SIFT直接对图像进行操作，而无需进行大量的预训练。在简单性，缩放和旋转鲁棒性以及资源约束是优先事项的应用中，它特别有用。
人工神经网络通常用于哪些类型的程序？
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如何在计算机视觉中应用少样本学习？
少镜头学习中的原型网络是一种神经网络架构，旨在使模型仅通过少量训练示例即可识别新类。原型网络不是为每个类学习单独的分类器，而是学习基于有限数量的训练样本为每个类生成单个代表点或 “原型”。在训练过程中，模型在特征空间中计算这些原型，其中原型
嵌入如何与向量数据库集成？
嵌入可以在无服务器环境中工作，方法是利用云函数 (例如AWS Lambda、Google cloud functions或Azure Functions) 来处理嵌入生成和推理，而无需管理服务器。在无服务器设置中，嵌入通常在发出请求时按需生
在零样本学习中，预训练模型的重要性是什么？
少镜头学习中的 “学习学习” 概念是指一种机器学习方法，其中模型被设计为仅通过少量训练示例即可快速适应新任务。该模型不是针对特定任务在大型数据集上进行广泛训练，而是从更广泛的任务中学习广义策略或模式。这使它能够有效地将学到的知识应用到新的场