在过去的十年中，出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目，无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。应用计算机视觉的方法是相当标准化的:
1、定义问题(分类、检测、跟踪、分割)、输入数据(图片的大小和类型、视野)和类别(正是我们想要的)
2、注释一些图片
3、选择一个网络架构，训练-验证，得到一些统计数据
4、构建推理系统并进行部署
到2023年底，人工智能领域迎来了生成式人工智能的新成功:大型语言模型(llm)和图像生成模型。每个人都在谈论它，它们对小型计算机视觉应用有什么改变吗?
本文将探索是否可以利用它们来构建数据集，利用新的架构和新的预训练权重，或者从大模型中提取知识。
小型计算机视觉
在这里，我们通常感兴趣的是可以以相对较小的规模构建和部署的应用程序:
标签：计算机,人工智能,模型,应用程序,2023,视觉 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/17924121.html