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4.人工智能/4.1前言.md
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<strong>三维重建</strong>也是很多研究者关注的方向，指的是传入对同一物体不同视角的照片，来生成 3D 建模的任务。这方面比图像处理更加前沿并且难度更大。具体见[神经辐射场(NeRF)](https://gw9u39xwqi.feishu.cn/wiki/wikcn9RpvhVHpRNN0vZpaUdmavd) 章节。
<strong>三维重建</strong>也是很多研究者关注的方向，指的是传入对同一物体不同视角的照片，来生成 3D 建模的任务。这方面比图像处理更加前沿并且难度更大。具体见[4.6.5.4神经辐射场(NeRF)](4.6.5.4%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E8%BE%90%E5%B0%84%E5%9C%BA(NeRF).md) 章节。
如果对计算机视觉有兴趣，可以通过以下路线进行学习：深度学习快速入门—> 经典网络。本块内容的主要撰写者之一<strong>SRT 社团</strong>多数成员主要从事 CV 方向研究，欢迎与我们交流。
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## 对比学习
因为传统 AI 训练一般都需要数据集标注，比如说图片分割数据集需要人工在数万张图片上抠出具体位置，才能进行训练，这样的人力成本是巨大的，而且难以得到更多数据。因此，对比学习应运而生，这是一种不需要进行标注或者只需要少量标注的训练方式，具体可见[对比学习](https://gw9u39xwqi.feishu.cn/wiki/wikcngR1r66tof102Aof4WywlXf) 。
因为传统 AI 训练一般都需要数据集标注，比如说图片分割数据集需要人工在数万张图片上抠出具体位置，才能进行训练，这样的人力成本是巨大的，而且难以得到更多数据。因此，对比学习应运而生，这是一种不需要进行标注或者只需要少量标注的训练方式，具体可见[4.6.8对比学习](4.6.8%E5%AF%B9%E6%AF%94%E5%AD%A6%E4%B9%A0.md) 。
## 强化学习