在计算机视觉领域中，"hinting"（暗示或提示）是一种常用的术语，通常指的是提供额外的信息或线索以帮助模型做出更好的预测或决策。

在深度学习和机器学习模型中，特别是在处理复杂或模糊的数据时，使用提示可以帮助模型更准确地识别图像中的物体或模式。

具体的运用如下：比如在人脸识别算法中，可以利用色彩增强和边界强化等手段作为提示，帮助模型更好地识别面部特征。

或者在一些目标检测任务中，模型可能需要判断图像中的多个物体哪一个是最主要的，这时可以通过一些特定的提示信息来辅助模型做出决策。

此外，在某些情况下，模型可能面临难以区分不同类别的挑战，这时通过添加一些特定的提示信息可以帮助模型更好地进行分类。

因此，"hinting"是训练和改进机器学习模型的一种重要策略和技术手段。

不过，"hinting"在不同的领域和背景下可能有着不同的含义。

例如在密码学中，“hinting”可能指的是一种密码破译的策略和技巧；在教育领域，可能指的是为学生提供的某种解决问题的线索或方向。

因此其具体含义需要根据上下文来判断。