计算机视觉尚未成为深度学习的子领域，但深度学习对该领域产生了重大影响和推动。计算机视觉涵盖了用于解释图像和视频的广泛技术，包括边缘检测等传统方法和卷积神经网络 (cnn) 等现代深度学习方法。
深度学习通过实现更准确和自动化的特征提取，彻底改变了计算机视觉，从而在对象检测，面部识别和语义分割等任务中取得了突破。然而，在特定场景中仍然使用传统方法和混合方法。
因此，虽然深度学习在当前的研究和应用中占主导地位，但计算机视觉仍然是一门更广泛的学科，包括经典算法和尖端神经网络。
计算机视觉能够比人类视觉表现得更好吗？
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数据库可观察性的最佳实践是什么？
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2020年最佳OCR软件是什么？
计算机视觉面临数据依赖性的挑战。许多模型需要大型、高质量的数据集进行训练，这些数据集可能并不总是可用或足够多样化以处理现实世界的场景。数据集中的偏差可能导致识别代表性不足的组或对象的性能不佳。另一个限制是计算成本。训练和部署计算机视觉模型，