基础视觉领域中，哪些新兴技术或研究方向正在受到关注？
2024-11-26 阅读 11
在基础视觉领域，目前一些新兴技术和研究方向受到了广泛关注，其中包括：
1. 弱监督学习：通过利用标签不完整或不准确的数据来训练模型，以减少对大量标记数据的依赖。
2. 自监督学习：利用图像或视频本身的信息来进行自我监督学习，避免人工标注数据的成本和复杂性。
3. 强化学习在视觉任务中的应用：通过强化学习算法来解决视觉任务中的决策问题，如目标跟踪、自动驾驶等。
4. 跨模态学习：将不同模态（如图像、文本、声音等）的信息进行融合和学习，以提高视觉任务的性能和泛化能力。
5. 小样本学习和零样本学习：解决在数据稀缺情况下的视觉任务，包括零样本分类、零样本检测等问题。
6. 可解释性人工智能：研究如何使深度学习模型的决策过程更加透明和可解释，以提高模型的可信度和可靠性。
这些新兴技术和研究方向正在推动基础视觉领域的发展，带来了许多创新和突破。
更新于 2024年11月26日
