对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题（ ）。

自动语音识别技术是一种将口语转换为可读文本的技术。

计算机视觉的模型都是基于卷积神经网络的

图像分割的主要思想是：同一子区域中，每个像素在某种特征的度量或是由计算得到的特征应该是相近的。

图像分割技术是通过计算机将数字图像分为多个图像子区域的技术，得到的结果是图像上子区域的集合。也可以是从图像中提取的轮廓线的集合。

目标检测是实现图像分类、目标追踪、事件检测与活动识别等复杂任务的基础。

基于深度学习的目标检测技术中，单阶段模型指区分前景物体与背景，并为他们标记适当的标签，构建回归模型，最大化检测框与目标框之间的交并比。

基于深度学习的目标检测技术中，单阶段模型和双阶段模型的主要区别在于，是否检测候选区域

目标检测任务，是根据事先定义的类别，在图像中确定目标实例的所属类别和位置。

图像分类是图像分割和目标检测等诸多计算机视觉任务的基础

将非结构化数据转换为结构化数据属于多维度转换。