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计算机视觉是一个快速发展的领域，它使计算机可以通过处理数字图像或视频来解释和理解视觉世界。该研究项目旨在探索计算机视觉中的先进技术，专注于对象检测，识别和图像细分。利用深度学习体系结构，尤其是卷积神经网络（CNN），本研究研究了各种算法在实时图像分析中的准确性和效率。此外，将检查计算机视觉在自主系统，医疗保健和安全性中的集成，以了解其潜在的应用和社会影响。这项研究的结果有望有助于改善视觉数据处理中的当前方法，从而在动态环境中提供更健壮和可扩展的解决方案，以实施实践部署。探索的关键领域包括开发新型体系结构，以提高复杂场景的准确性，降低计算成本以及解决遮挡和弱光条件下的挑战。本文还评估了计算机视觉系统中固有的道德考虑因素和偏见，从而确保未来的进步优先考虑公平和包容性。
计算机视觉技术的进步和...
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