1、CV/NLP哪个方向更好:CV方向更好。 2、计算机视觉CV广泛应用于无人驾驶、电子竞技、图像识别、人脸识别、无人监控等领域;从直观就可以想象得到它的发展前景。 3、而自然语言处理NLP对于不仅仅可以应用于机器翻译、文本聚类、自动摘要、主旨提取甚至一定的语义理解,还可以做到人工智能客服、自动答...
VQA结合了CV和NLP,是一个跨学科的研究领域。在这个领域内,可以探索新的模型架构、改进的学习算法等。...
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相比于CV,NLP典型应用场景较少,范围窄而复杂度更高,不过cv和nlp也要相互联系的地方,个人觉得也是未来研究的热点方向,比如一个人走到一个地方环视一周,然后用语言描述出来,cv再根据描述重新构建场景,这个叫场景重建,再比如从艺术家的画中分析表达的情感态度,这也算二者结合的地方 语音VC:Voice Recognition,可以简单...
在多模态学习中,NLP和CV的融合是一个重要的研究方向。例如,多模态表征学习旨在挖掘模态间的互补性或...
nlp和CV,从本质上讲没有区别,都是信息信号处理,都是高维信号的分解和组合,但是信号的结构特征有区别,所以需要不同的策略来挖掘数据信息,即使用不同的分解和组合策略; CV: 图像处理纹理信息; CV需要处理的信息:挖掘纹理信息;纹理信息上下文结构; 根据上下文组合纹理信息; NLP:NLP处理文本表意信息;NLP需要处理的信息...
常用的NLP模型有:RNN、Seq2Seq、Transformer、GRU、GPT、LSTM、Bert系列、Elmo、 XLNet等。 还有CV与NLP结合的:图像字幕、看图说明、商品标价等多模态研究方向。 CV与NLP的入门与学习难度: 从学习难度来说,这本身就是一个主观性问题,不同人有不同人的感受和体会。但作为一个两方领域都曾涉及的我来说,总体上NLP...
liuyubobobo 2018-08-28 23:50:38 两个方向前景都很好。你对哪个方向感兴趣更重要。 两个方向处理的内容截然不同。cv是所有机器人的“眼睛”,从无人驾驶到增强现实;从视频分析到医学图像;nlp则是所有机器人和人类交流的“语言中枢”,从搜索引擎到siri,从自动翻译到舆情监控。 加油!:) 0 回复 收起回答 相似...
这个领域在 multimedia 已经研究了至少二十年了,只是最近多了一些新的应用(有些问题设置还是有很多问题)而且在 CV 界火了。很多应用比 VQA,VisualDialogue,VisualReasoning 都是酷炫但不接地气,应用场景少,工业界无法落地。广义上来讲,只要是输入是 textandvision,中间有 multimodal 模块都可以称之 visionandlanguage...
罗罗悬崖 三年级 6 都卷。。CV除非做的特别流弊否则进大厂休想,不过就业不挑的话都不用愁 14楼2024-03-31 09:46 回复 ppka 托儿所 1 nlp,cv实习太难找已经转了 来自iPhone客户端15楼2024-03-31 20:44 回复 扫二维码下载贴吧客户端 下载贴吧APP看高清直播、视频! 贴吧页面意见反馈 违规贴吧举报反馈...