由于处理视觉数据的复杂性、需要大量数据集以及模型训练的计算需求，开发视觉识别技术具有挑战性。核心难点在于教会机器以模仿人类感知的方式解释基于像素的信息。例如，在图像中区分猫和狗需要系统识别毛发纹理或耳朵形状等细微模式，这些模式会因光照、角度或遮挡而差异很大。构建一个能够很好地泛化这些变化的模型需要精心的架构设计和大量的训练数据。
一个主要障碍是数据收集和预处理。视觉系统需要数千到数百万张带标签的图像才能有效学习。创建这些数据集耗时且通常需要手动标注。例如，标注医学影像中的物体（如 X 光片中的肿瘤）可能需要专家输入，这增加了成本和复杂性。旋转或裁剪等数据增强技术有助于使训练数据多样化，但平衡真实性与合成变化仍然困难。此外，数据集中的偏差——例如在人脸识别系统中过度代表某些人群——可能导致现实世界场景中的性能偏差，需要有意识地努力加以缓解。
另一个挑战是优化模型的性能和可扩展性。卷积神经网络 (CNN) 等架构是标准的，但调整超参数（如层深度、滤波器尺寸）需要实验。在 GPU 或 TPU 上训练大型模型成本高昂，而将其部署到边缘设备（如智能手机）通常需要在准确性和速度之间进行权衡。例如，使用模型量化等技术可降低计算负载，但可能会降低精度。自动驾驶汽车检测行人等实时应用进一步突破了延迟和可靠性的极限。这些技术限制，加上隐私等伦理考量，使得视觉识别成为一个多方面的问题，既需要严格的工程，也需要领域特定的见解。