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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在选择零样本学习任务的模型时，关键考虑因素是什么？
Zero-shot learning (ZSL) 是机器学习中的一种方法，旨在识别对象或执行任务，而无需看到这些特定类的任何训练示例。这种方法在处理复杂的数据结构时特别有用，因为它通过语义信息 (例如属性或文本描述) 来利用已知和未知类之间
Flume在数据移动方面是如何工作的？
Flume是一个分布式服务，旨在高效地收集和传输大量日志数据。它主要通过利用源、通道和接收器模型来移动数据。源负责收集数据，例如来自web服务器的日志。这些日志随后被放入通道，通道在数据传输过程中充当缓冲区。最后，接收器从通道中获取数据并将
结构化数据、非结构化数据和半结构化数据之间有什么区别？
“结构化、非结构化和半结构化数据是根据数据的组织和存储方式进行的不同分类。结构化数据高度组织，易于搜索，通常适合于表格或模式。它依赖于预定义的数据模型，具有特定的字段和类型。常见的例子包括像 MySQL 这样的关系数据库管理系统，其中数据以