彩色图像在传统计算机视觉任务中使用频率较低，因为处理灰度图像降低了计算复杂度，而不会显着影响性能。灰度图像包含用于许多任务的足够信息，例如边缘检测和特征提取，因为颜色通常会添加冗余数据。但是，彩色图像对于颜色起着关键作用的任务至关重要，例如场景理解，对象分类和医学成像。选择取决于任务的具体要求。
NLP和计算机视觉之间的区别在哪里？
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信息检索领域存在哪些开放性问题？
计算机视觉使机器能够解释和处理视觉信息，发现跨不同领域的应用。在医疗保健中，它用于医学成像任务，例如在x射线或mri中检测肿瘤。在安全性方面，它支持面部识别系统和监视监控。计算机视觉在自动化中起着关键作用。例如，在制造业中，它可以识别装配线
什么是图像标注？它有哪些类型？
光学字符识别 (OCR) 是一种使计算机能够读取打印或手写文本并将其转换为机器编码文本的过程。OCR系统使用图像处理技术来识别文档中的字符，然后将它们映射到相应的数字格式。该过程通常涉及多个阶段: 预处理图像 (例如，去除噪声、调整对比度)
词嵌入如Word2Vec和GloVe是什么？
负采样是一种训练技术，用于通过在优化过程中关注有意义的比较来提高Word2Vec等模型的效率。负采样不是计算所有可能输出的梯度，而是在与输入不真实关联的 “负” 示例的小子集上训练模型。
例如，在训练单词嵌入时，模型学习将 “king”