计算机视觉和图像领域常用的概念：
低级特征和高级特征，用于描述图像数据的不同抽象级别的特征表示。
低级特征：
- 直接在图像数据中提取的原始或基本特征。包括颜色、纹理、边缘、角点等。
- 较低的抽象级别，直接反映的是图像基本属性和局部结构。
高级特征：
- 在低阶特征的基础上通过更高层次的计算和分析得到的特征表示。
- 包括物体的形状、姿态、上下文信息、语义标签。
- 具有更高的抽象级别，能表示图像中更复杂的语义和概念。
总结✔
- 低级特征主要关注图像的底层属性和局部结构，而高级特征则更关注图像的语义和概念。
- 在计算机视觉任务中，低级特征通常用于低级的图像处理和分析任务，如边缘检测、纹理分析等。
- 高级特征则在更复杂的任务中发挥作用，如目标检测、图像分类、语义分割等。