由于视觉数据的可变性和模糊性，计算机视觉问题非常复杂。诸如照明、遮挡、透视失真和背景杂波等因素会显著影响视觉算法的性能。从高维数据中提取有意义的特征并确保在不同条件下的鲁棒性需要先进的技术，例如深度学习。此外，处理大型数据集和训练复杂模型的计算需求增加了复杂性。这些挑战使计算机视觉成为一个高度跨学科的领域，需要在算法，数据处理和硬件优化方面的专业知识。
哪种算法最适合图像特征提取？
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监督学习和少量样本学习之间有什么区别？
预训练模型在零射击学习中起着至关重要的作用，它提供了可以适应新的、看不见的任务的知识基础，而不需要对特定数据集进行广泛的培训。在零射学习中，目标是分类或识别模型在其训练阶段没有遇到的类别。预训练模型通常建立在大型数据集上，并学习特征的广义表
群体算法的计算需求是什么？
“群体算法受自然系统（如鸟群或鱼群）的集体行为启发，具有特定的计算要求，开发者应予以关注。这些算法通常涉及多个代理，它们通过通信和协作来解决问题或优化函数。主要要求包括处理能力、内存使用和网络通信能力，这些要求可能会根据所使用的群体算法类型
AI在云计算中的角色是什么？
人工智能（AI）在云计算中发挥着重要作用，通过提升性能、改善效率和促进更智能的决策来实现这一点。随着越来越多的企业将其运营迁移到云端，机器学习和数据分析等AI技术帮助分析存储在云环境中的大量数据。这意味着开发者可以创建从用户互动中学习并随时