由于解释视觉数据的复杂性、对大型和多样化数据集的需求以及训练模型的计算需求，计算机视觉是一个具有挑战性的领域。与结构化数据不同，图像和视频包含高维信息，这需要模型识别模式、纹理和空间关系。诸如对象检测、图像分割或面部识别之类的任务涉及多个抽象层，从而难以设计能够在不同场景中很好地推广的系统。即使是看似简单的问题，例如区分图像中的猫和狗，当引入光照、角度或遮挡的变化时，也会变得困难。
从技术角度来看，构建有效的计算机视觉系统涉及克服预处理、模型架构和优化方面的障碍。例如，归一化或数据增强等预处理步骤对于处理输入数据的变化至关重要，但它们需要仔细调整。卷积神经网络 (CNN) 通常被使用，但选择正确的深度、层类型和超参数可能非常耗时。训练这些模型通常需要大量的计算资源（例如 GPU），即使这样，也可能会出现过拟合或欠拟合等问题。例如，在白天图像上训练的模型可能无法在夜间表现良好，除非明确地针对不同的光照条件进行训练。此外，将模型部署到边缘设备（例如手机）需要量化或剪枝等优化技术，以平衡准确性和速度。
实际挑战也在计算机视觉的难度中发挥作用。现实世界的应用通常会遇到训练数据中未涵盖的边缘情况，例如稀有对象或不寻常的相机角度。例如，自动驾驶汽车的视觉系统必须处理意外情况，例如穿着非常规服装的行人或穿越道路的动物。与传统软件相比，调试这些系统更加困难，因为错误可能源于数据质量、模型架构或推理逻辑。诸如面部识别系统中的偏见之类的伦理问题增加了另一层复杂性，要求开发人员严格审核数据集和模型输出。虽然 PyTorch 和 TensorFlow 等工具简化了实现，但计算机视觉的跨学科性质（结合数学、领域知识和工程）使其成为一个跨领域专业知识对于成功至关重要的领域。