自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉之间的主要区别在于它们处理的数据类型。NLP专注于理解和生成人类语言，分析文本数据以执行翻译，情感分析和文本摘要等任务。另一方面，计算机视觉处理图像和视频等视觉数据，执行对象检测，图像分割和面部识别等任务。虽然这两个领域都利用人工智能技术，但NLP主要使用像BERT这样的转换器，而计算机视觉通常依赖于卷积神经网络 (cnn) 和视觉转换器 (ViTs)。
边界框在物体检测中扮演什么角色？
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零样本学习是如何改善零样本文本到图像生成的？
零射学习是一种机器学习方法，其中训练模型以识别以前从未明确见过的对象或概念。领域知识在这种情况下起着至关重要的作用，因为它有助于塑造我们如何设计学习过程并构建模型进行推理所需的信息。具体来说，领域知识可以告知已知类和未知类之间的关系，从而实
视觉-语言模型如何执行跨模态检索任务？
视觉-语言模型（VLMs）通过将视觉内容与文本描述相连接，执行跨模态检索任务，使得在不同模态之间无缝检索信息成为可能。本质上，当给定一张图像时，这些模型可以找到描述该图像内容的相关文本文件。相反，当提供一段文本时，它们可以识别出以视觉方式呈
自监督学习的常见应用有哪些？
自监督学习（SSL）在各种应用中被使用，主要是为了提高在标注数据稀缺或获取成本高昂的情况下模型的性能。这种方法利用大量未标注的数据来训练模型，而无需广泛的人力干预。常见的应用包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉和推荐系统。在这些领域中，S