数据标注的重要性
机器视觉系统的性能主要依赖于训练数据质量。高质量的数据标注能够确保模型学习到正确和有用的特征，这对于提高模型在实际应用中的准确率至关重要。然而，手动标注数据是一个耗时且成本高昂的过程，尤其是当涉及到大量复杂场景或细微变化时。
自动化与半自动化工具
为了解决上述问题，一些公司和研究机构开发了自动化与半自动化的工具来辅助或替代人工标注。在这些工具中，通常会包含图像识别算法，它们可以快速地对图像进行初步分类，并将可能需要人类介入的地方交由专家进行精细校正。这不仅节省了时间，还降低了成本，但仍需根据具体情况选择合适的工具并进行相应调整。
集成学习框架
集成学习是一种将多个弱模型组合起来形成强大的预测模型的手段。通过结合不同类型和来源的大量训练样本，可以增强机器视觉系统在面对新环境、新的场景或者异常情况时所表现出的鲁棒性。这种方法可以有效提升系统在实践中的稳定性和可靠性。
迁移学习与自监督学习
迁移学习利用先前已知任务（如ImageNet）的预训练网络作为起点，对目标任务进行微调，以获得更好的泛化能力。而自监督学习则不依赖额外标记信息，只使用单一源（如图片）上的多样结构，如同构关系、翻转等，从而引导网络自我发现特征。这两种技术都能显著减少原始数据量所需的人工标注工作，同时保持甚至超越传统方法的性能水平。
未来趋势：零-shot learning & lifelong learning
随着深度神经网络技术不断发展，零知识技能（Zero-shot Learning, ZSL）开始成为研究热点，即使没有直接相关类别，也能从未见过但具有共享语义概念的事物中做出准确判断。此外，与ZSL相似的生涯技能（Lifelong Learning, LL），旨在让机器持续更新知识库，不断适应新环境，而无需完全重新训练，使得它们能够长期跟踪进步并适应不断变化的情境。在这些方向上，我们期待看到更多突破性的创新，为未来的智能时代奠定坚实基础。
