数据收集与标注的重要性
机器视觉系统在处理图像和视频时，需要大量高质量的训练数据。这些数据通常包括各种场景下的图像和对应的标签信息，这些标签可以是对象检测、分类、分割等任务所需。然而，由于现实世界中的复杂性，收集这样的数据并不容易。此外，手动进行标注也是一项耗时且成本较高的工作，因此如何提高效率并保证准确性成为一个挑战。
数据增强技术
在缺乏足够数量真实世界数据的情况下，可以通过一些技术来扩充训练样本，这种方法称为数据增强。常见的手段有旋转、缩放、裁剪以及色彩变换等。在这些操作中，每一种都可以生成多个新的样本，从而增加模型在特定角度或尺寸上的适应能力。但是，这种方法也有其局限性，因为过度使用可能导致模型过拟合。
弱监督学习
弱监督学习指的是在没有详细标注信息的情况下进行训练，它利用某种形式不完整但仍然可用的 supervision signal 来指导学习过程。这对于资源有限或者时间紧迫的情形非常有用，比如使用粗略分类（coarse classification）作为输入来进行更精细化任务（fine-grained task）的预测。不过，弱监督学习同样面临着如何有效地从原始输入中提取有价值信息的问题。
自监督学习
自监督学习则是在没有明确目标的情况下，仅通过自我探索来自自身输出以获得知识。这一方法特别适用于那些难以获取丰富标注数据的情境，如自然语言处理领域中的 masked language modeling 或者计算机视觉领域中的 contrastive learning 等。在这种情况下，不同于传统方式，我们不是直接优化预定义目标，而是鼓励网络学到更多关于它自己的结构和功能方面的事物。
多模态融合与跨域迁移
随着深度学习技术的发展，更广泛应用于不同类型问题上。例如，将文本描述与图片结合起来，对于理解图像内容提供了额外帮助。而跨域迁移，即将一个领域内良好的模型性能迁移到另一个相关但不同的领域，也成为了研究热点之一。这两者都要求我们思考如何更好地整合不同源头资料，以及如何让已有的知识能够在新环境中发挥作用，但这同时也带来了新的挑战，如特征表示的一致性问题及如何平衡不同模态之间权重等问题。
