图像分割的当前最新技术包括用于分割的Mask r-cnn，DeepLabV3和视觉转换器 (ViTs) 等模型。这些模型利用先进的架构，如注意力机制和atrous卷积，在COCO和Pascal VOC等基准数据集上实现高精度。视觉转换器因其捕捉全球背景和处理大规模数据集的能力而备受关注。研究继续在准确性，效率和通用性方面改进分割模型。
我在哪里可以找到用于印地字符识别的数据集？
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隐私如何影响图像搜索应用？
隐私对图像搜索应用的影响显著，体现在用户数据的处理方式以及可以索引和展示的图像类型上。开发者必须确保遵守隐私法规，例如欧洲的《通用数据保护条例》(GDPR) 或美国的《加利福尼亚消费者隐私法》(CCPA)。这些法律规定，在收集或处理个人数据
一些提高少样本学习模型准确性的技术有哪些？
少镜头学习和终身学习是机器学习领域相互关联的概念，专注于模型如何随着时间的推移学习和适应。少镜头学习是指机器学习模型在仅在有限数量的实例上训练后识别或分类新样本的能力。相比之下，终身学习涉及模型在较长时间内从连续数据流中学习的能力，适应新任
什么是基于形状的图像检索？
基于形状的图像检索是一种根据图像形状而非传统元数据（如文件名或颜色）来查找图像的方法。这种技术分析图像的几何和结构特征，从数据库中检索视觉上相似的形状。开发者通常采用算法将图像的视觉内容分解为其基本形状或轮廓，然后使用这些特征进行匹配。例如