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计算机视觉尝试复制人类的感知和相关的大脑功能，以便采集、处理、分析、理解图像，然后对其采取 行动。但要复制这一过程难度极大。原因何在？让我们来看一个例子。您正在街上散步，突然觉得很 饿。在您沿途经过各种商家时，您的大脑会自动应用筛选器，滤除与满足您的饥饿感无关的想法，而 将“餐馆”相关的念头排到前列，然后从记忆里调取您最喜爱的食物类别，例如“披萨”和“汉堡” 等。当您看到一家“餐馆”并且将其与食物“披萨”相匹配，您的味觉和美好的回忆便会涌上头脑，促 使您做出走进披萨店的决定。 现在，想像一下执行同一任务所需的硬件和软件。隔离图像以便对其进行识别，这个看似简单的概念却 花了许多年的研究和开发才日臻完善。目前，使用与深度学习相结合的计算机视觉硬件和软件算法的团 队在对象识别方面取得了成功。但在眼下，如果向计算机视觉系统展示一个随机对象并询问“这是什 么”，计算机视觉系统还做不到给出 100% 可靠的答案。
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