在人工智能应用中使用计算机视觉的缺点列出.
1.图像中识别物体的困难:计算机视觉系统通常在图像中准确识别物体的能力上受到限制,特别是如果这些物体部分遮蔽,运动或光线较低. 2.高资源消耗:计算机视觉算法可以消耗大量计算资源,需要强大的处理器,大量内存和/或GPU等专业硬件. 3.复杂场景中的有限识别:在复杂场景中,可能有大量物体和大量活动,计算机视觉算法可能难以准确识别和标记所有相关元素. 4.昂贵的开发和维护偏见:计算机系统的开发和维护可能是一个昂贵的和耗时的过程,可能会导致计算机视觉领域的专业数据和应用程序的偏见. 5.缺乏稳定性:如果计算机视觉系统在操作环境中出现错误,可能会导致错误的攻击,甚至在使用计算机视觉系统或操作系统中出现错误的攻击,可能会导致错误的攻击. 7.在操作系统中使用或训练过程中,可能会产生错误的攻击,可能会导致错误的攻击.