机器学习的定义是对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上其性能P随着经验E而自我完善，那么我们就称这个系统从经验E中学习，机器学习是人工智能的一种方法，它通过在大量数据中学习隐藏的规则，模式和经验，对新的情况作出有效的决策。机器学习已经在多个行业广泛应用，在图像识别，语音识别，机器翻译，情感分析等多个领域取得不错的成果。

DeepLab 模型首次亮相于 ICLR '14，是一系列旨在解决语义分割问题的深度学习架构。经过多年的迭代改进，同一组 Google 研究者于 2017 年底发布了广受欢迎的 “DeepLabv3”。当时，DeepLabv3 在 Pascal VOC 2012 测试集上取得了最佳 (SOTA) 性能，在著名的 Cityscapes 数据集上以及使用 Google 内部 JFT 数据集进行训练时也

在 OpenCV 中，二值化是将一幅灰度图像转换为仅包含两种像素值（通常为 0 和 255，分别代表黑色和白色）的二值图像。

近年来深度学习在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)等单模态领域都取得了十分优异的性能。随着技术的发展，多模态学习的重要性和必要性已经慢慢展现。视觉语言学习作为多模态学习的重要部分，得到国内外研究人员的广泛关注。得益于Transformer框架的发展，越来越多的预训练模型被运用到视觉语言多模态学习上，相关任务在性能上得到了质的飞跃。

激活函数（Activation Function）在深度学习中起着至关重要的作用，它能为神经网络引入非线性因素，使得神经网络可以拟合各种复杂的非线性关系。常用的激活函数有 sigmoid、 tanh、 relu等。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门借助计算机技术研究人类语言的科学，是人工智能领域的一个分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。其核心任务是将非结构化的自然语言转换为机器可以理解和处理的形式，并生成符合语义和语法的语言输出。虽然该领域的发展历史不长，但是其发展迅速并且取得了许多令人印象深刻的成果。

激活函数（Activation Function）在深度学习中起着至关重要的作用，它能为神经网络引入非线性因素，使得神经网络可以拟合各种复杂的非线性关系。常用的激活函数有 sigmoid、 tanh、 relu等。

深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种轻量级的卷积神经网络操作，它将标准卷积操作分解为两个步骤：深度卷积（Depthwise Convolution）和逐点卷积（Pointwise Convolution）。这种分解可以显著减少计算量和模型参数数量，同时在许多情况下能够保持较好的性能。