计算机视觉(Computer Vision,CV)是一门研究如何使机器“看”的科学,它的目的就是为了能够看懂图片里的内容。更进一步的说,就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是...
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门涵盖多个领域的科学，它旨在使计算机能够模拟人类智能，完成类似于人类的学习、推理和决策等任务。人工智能有许多分支，其中计算机视觉和自然语言处理是两个重要且广泛应用的分支。本文将介绍计算机视觉和自然语言处理这两大分支，并阐述它们的意义和应用。一、计算机视觉（C...
早期的计算机视觉研究主要依赖于传统的图像处理算法和手工设计的特征提取方法;而近年来,随着深度学习技术的突破,计算机视觉的性能得到了显著提升。(来源:Worktile,易成工作台) 自然语言处理:则从基于规则的方法发展到基于统计和深度学习的方法。早期的NLP研究主要依赖于语言学规则和模板匹配;而现代NLP技术则更加注重数据驱...
自然语言处理是一个复杂的过程,需要涉及到语言学、计算机科学、人工智能、统计学等多个领域的知识。 计算机视觉(Computer Vision,简称CV)是另一个人工智能领域的重要分支,旨在让计算机“看”和理解图像和视频。它的目标是让计算机像人一样识别图像中的物体、场景和运动,从而实现自动驾驶、智能监控、图像搜索、增强现实...
视觉问答是一种结合了计算机视觉和自然语言处理的任务,通过对图像内容提出的问题,计算机需要识别图像中的内容并给出自然语言的答案。这种任务不仅需要准确的图像识别能力,还需要对问题所涉及的语义信息和图像内容之间的逻辑关系有深入的理解。 图像字幕(Image Captioning) ...
NLP大模型是指通过大规模预训练和自监督学习技术构建的深度学习模型,旨在提高计算机对自然语言的理解和生成能力。这类模型通常具有数以亿计的参数,能够处理复杂的语言任务。 核心技术: 预训练技术:NLP大模型在构建之初,会在大规模的无标注文本数据集上进行预训练,学习语言的通用表示和上下文信息。预训练通常包括语言模型...
计算机视觉与自然语言处理(NLP)的交叉研究 随着自然语言处理技术的不断发展,将计算机视觉与自然语言处理技术相结合,可以实现更复杂、更智能的任务,例如视觉问答、图像生成等。这个交叉领域的研究在未来会有更多的突破。 强化学习与计算机视觉的结合 强化学习是一种通过试错来学习的机器学习方法。将强化学习与计算机视觉相...
自然语言处理(NLP) 自然语言处理是研究计算机如何理解和生成人类语言的领域,如智能翻译、情感分析等。如果您喜欢文字处理、语言模型的研究,自然语言处理也是一个热门方向。 自然语言处理的应用 机器翻译 将一种语言的文本自动翻译成另一种语言,如...
在人工智能技术中,计算机视觉(computer vision)与自然语言处理(natural language processing)是两个非常重要,而且对于人们生活有着最直接影响的方向。计算机视觉专注于对于图像的理解与处理,而自然语言处理则广泛应用于各种与语音或文本有关的场景。在这当中,自然也存在两种技术应用场景的重叠区域,即需要同时对图像与文本进...