计算机视觉（CV）技术是指使计算机能够"看见"和理解图像或视频，以模拟人类视觉系统的能力。以下是计算机视觉技术的优势和挑战的一些例子：
优势：
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大规模数据处理能力：计算机视觉技术可以处理大量的图像或视频数据，以从中提取有用的信息。这种能力对于许多应用场景非常有用，例如图像分类、目标检测和跟踪等。
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自动化和高效性：计算机视觉技术可以自动完成许多视觉任务，无需人工干预。这使得许多日常任务变得更加高效和自动化，例如自动驾驶、安防监控和图像搜索等。
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精度和一致性：计算机视觉技术在某些任务上可以达到准确度和一致性方面的优势。例如，在医学影像分析方面，计算机视觉可以帮助医生准确地诊断和检测病变。
挑战：
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训练数据的需求：计算机视觉的算法通常需要大量的训练数据才能达到较高的性能。这些数据往往需要大量的标注，而且对于某些任务，获取高质量的标注数据可能非常耗时和困难。
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复杂性和多样性：图像和视频数据的复杂性和多样性使得计算机视觉任务往往具有挑战性。例如，在目标检测方面，不同尺度、角度和光照条件下的目标可能具有很大的变化，这增加了算法的设计和优化的复杂性。
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解释性和鲁棒性：计算机视觉算法通常难以解释其决策的原因。这使得在一些应用场景中，如法律和医疗等领域，难以对算法的结果进行解释和验证。此外，计算机视觉算法对于输入数据的质量和干扰很敏感，例如图像中的噪声和扭曲可能会影响算法的性能。