项目概述
深度学习与计算机视觉是人工智能领域的核心方向，通过神经网络模型实现图像识别、目标检测、场景理解等任务。本研究项目聚焦于多模态数据融合与自监督学习技术，探索更高效的视觉特征提取方法。
技术亮点
- 🧠 使用Transformer架构提升长距离依赖建模能力
- 📊 支持实时视频流分析与处理
- 🌐 开源框架兼容PyTorch与TensorFlow
- 🛠️ 提供可视化工具链（点击查看）
应用场景
医疗影像分析
自动驾驶
工业质检
研究挑战
- 📌 数据标注成本高 → 采用自监督预训练方案
- 🔄 模型泛化能力不足 → 引入领域自适应技术
- ⚙️ 计算资源需求大 → 优化轻量化模型架构