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计算机视觉是使计算机能够理解和分析图像、视频等视觉事物的技术。
计算机视觉技术有很多,如下所示:
(1) 分类(识别):
- 可以将整个图像、视频等从一个或多个类(标签)中分类为一个或多个类(标签)。
- 更具体可以称为图像分类(识别)、视频分类(识别)、物体分类(识别)等
- 有方法单标签分类,它有两种方法二元分类和多类分类。
- 有方法多标签分类。
*备忘录:
- 二元分类可以将整个图像、视频等从两个类(标签)中分类为单个类(标签)。
- 多类分类可以将整个图像、视频等从两个以上的类(标签)中分类为单个类(标签)。
- 多标签分类可以将整个图像、视频等从两个以上的类(标签)中分类为多个类(标签)。
(2) 本地化:
- 可以用边界框定位图像、视频等中的多个对象和感兴趣的区域。
- 可以更具体地称为图像本地化和视频本地化、对象本地化等
(3) 检测:
- 可以使用类(标签)和边界框对图像、视频等中的对象和感兴趣的区域进行本地化和分类。
- 是对象定位和分类(识别)的组合。
- 可以更具体地称为图像检测、视频检测、物体检测等
(4) 分割:
- 可以更精确地进行对象检测,用颜色区分东西和东西:
*备注:
- 东西是不可数的事物(类),例如天空、海洋、福雷斯特、道路、草地、风景等
- 事物是可数事物(类),例如车、树、人、动物、花等。
- 更具体可以称为图像分割和视频分割、对象分割等
- 有流行的方法语义分割、实例分割和全景分割:
*备注:
- 语义分割擅长区分事物,但不擅长区分事物。
- 实例分割擅长区分事物,但不擅长区分事物。
- 全景分割:
- 擅长区分东西和东西。
- 是语义分割和实例分割的组合。
以上是什么是计算机视觉? (1)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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