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一、图像识别的准确性问题
二、实时处理的延迟问题
处理速度： 对于需要实时反应的应用，如自动驾驶，处理速度是关键。硬件限制： 高速处理可能需要昂贵的硬件支持。三、光照和视角的变化问题
光照变化： 光线的强弱和方向变化可能影响识别准确性。视角问题： 不同的拍摄角度可能导致目标物体形状的扭曲。四、数据标注和数据不足的问题
标注成本： 高质量的数据标注是耗时且昂贵的。数据多样性： 缺乏多样性的训练数据可能导致模型的泛化能力下降。五、算法的复杂性和可扩展性问题
算法选择： 不同问题可能需要不同的算法和模型。可扩展性： 模型的扩展和适应新任务可能存在挑战。常见问答：
Q1: 机器视觉中的图像识别准确性如何提高？
A1: 通过使用更高质量的数据、先进的算法和模型调优等方式提高识别准确性。
Q2: 机器视觉在实时处理上有哪些技术解决方案？
A2: 可通过优化算法、使用专用硬件加速等方式减少实时处理的延迟。
Q3: 数据标注在机器视觉中为何重要？
A3: 高质量的数据标注能够提供精确的训练信号，有助于训练出更好的模型。
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