- 数据标注和获取:计算机视觉技术需要大量的标注数据来进行训练和测试,标注数据的获取和准确性是一个挑战。
- 复杂场景的处理:计算机视觉技术在复杂场景中的性能会受到影响,例如光线不足、背景杂乱等情况。
- 对抗攻击:计算机视觉技术容易受到对抗攻击,例如通过添加噪声或干扰来误导算法的判断。
- 隐私和伦理问题:计算机视觉技术对于个人隐私和伦理问题的处理需要考虑,例如面部识别技术的应用可能引发隐私泄露和滥用的问题。
- 算法和模型的复杂性:计算机视觉技术的算法和模型较为复杂,需要大量的计算资源进行训练和推理,且需要不断改进和优化。
计算机视觉(CV)技术挑战。
HappyEnd美满结局2024-01-09 14:05
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