聚类 技术
聚类在无标签数据上把相似样本分组（簇内相似、簇间相异），K-means、层次聚类、DBSCAN 为经典算法，用于客户分群、图像压缩与异常检测。
百科
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回归 概念
回归预测连续值输出，是最基本的监督学习任务：线性回归、岭回归、决策树回归与神经网络均可，评估用 MSE/MAE/R²，广泛用于价格、销量与指标预测。
自监督学习 概念
自监督学习从数据自身构造监督信号（掩码预测、对比、旋转预测）进行预训练，无需人工标注，是 BERT、GPT、CLIP、ViT 等大规模预训练的基础范式。
半监督学习 概念
半监督学习同时利用少量标注与大量无标注数据提升性能，假设为平滑/聚类/低密度，方法包括伪标签、一致性正则（FixMatch）与图传播，标注成本效益显著。
无监督学习 概念
无监督学习在无标签数据上发现结构（聚类、降维、密度估计、关联规则），是探索数据与预训练的基础，K-means、PCA、自编码器与对比学习为其代表。
监督学习 概念
监督学习用带标注的「输入-输出」样本学习映射函数，是机器学习最主要的分支，覆盖分类与回归，代表算法有线性模型、决策树、SVM、神经网络与梯度提升。
边缘检测 技术
边缘检测提取图像中灰度突变的轮廓（Canny、Sobel 为经典算子，HED/学习型方法更强），是分割、检测与特征提取的底层预处理，也是 ControlNet 的常见条件输入。
特征点检测 技术
特征点检测在图像中找稳定可复现的关键点并生成描述子（SIFT、ORB、SuperPoint），用于匹配、拼接、定位与三维重建，是传统视觉的基石。
图像配准 技术
图像配准把不同时间/视角/模态的图像对齐到同一坐标系，分特征法与强度法（及深度学习），是医学影像融合、遥感拼接与三维重建的关键步骤。
图像检索 技术
图像检索按内容查找相似图像（以图搜图），核心是提取紧凑判别特征（全局描述子）+ 近似最近邻检索，深度模型与哈希编码是主流，用于电商与版权检测。
场景理解 技术
场景理解是 CV 的综合任务：同时解析场景的物体、布局、深度、关系与语义（识别+检测+分割+深度+关系），是自动驾驶与机器人感知的终极目标之一。
行为识别 技术
行为识别从视频中判断动作类别（跑步、挥手等），双流/3D CNN/时空注意力是主流架构，Kinetics 与 UCF101 为标准基准，是视频理解的核心任务。
光流估计 技术
光流估计计算相邻帧每个像素的运动向量，是视频理解、插帧与 SLAM 的基础，方法从 Lucas-Kanade/传统优化到 CNN（FlowNet、RAFT），RAFT 是精度标杆。
图像修复 技术
图像修复填补图像缺失/被遮挡区域，使其与周围语义一致，从扩散/偏微分方程方法演进到 CNN 与扩散模型（LaMa、Stable Diffusion inpaint），用于去水印、旧照修复。
图像去噪 技术
图像去噪从含噪声图像恢复干净图像，方法从滤波（BM3D）到 CNN（DnCNN）与扩散模型，是图像恢复的基础任务，评估用 PSNR/SSIM，DND、SIDD 为真实噪声基准。
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