虽然计算机视觉可以追溯到20世纪60年代,但直到最近才达到可以有效解决现实问题的成熟水平。由于深度学习,大型数据集的可用性和计算能力的进步,该领域在过去十年中呈指数级增长。如今,计算机视觉为面部识别、自动驾驶和增强现实等技术提供动力。尽管取得了进步,但计算机视觉的某些方面仍处于早期阶段。例如,将模型推广到不同的环境中,并为视觉任务创建可解释的AI系统是活跃的研究领域。此外,道德考虑,如数据集中的偏见和隐私问题,需要进一步探索。总体而言,虽然计算机视觉不再处于起步阶段,但它仍在作为一门科学不断发展,为创新和发现提供了巨大的机会。
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SSL在图像描述和生成中的应用是怎样的?
“自监督学习(SSL)在图像描述和生成任务中越来越被广泛使用。这种方法使得模型能够从未标记的数据中学习,这在创建标记数据集所需的时间和精力方面尤其有利。在图像描述的背景下,SSL可以用于对大规模图像集合进行预训练,而无需显式的描述。例如,模