深度学习通过使用多层神经网络，从图像数据中自动学习分层特征，从而赋能计算机视觉。与依赖手动设计的滤波器或算法来检测边缘、纹理或形状的传统计算机视觉方法不同，深度学习模型分析原始像素数据并通过训练迭代地发现模式。这消除了显式特征工程的需要，使系统能够仅基于数据适应各种任务——从对象分类到复杂场景分割。例如，卷积神经网络 (CNN) 通过堆叠的层处理图像，每一层检测越来越抽象的特征：早期的层可能识别边缘，中间层识别形状，更深的层将这些组合成可识别的对象，如汽车或人脸。
深度学习在计算机视觉中的一个关键优势是其随数据和计算扩展的能力。最常见的架构 CNN 使用卷积和池化等操作来有效地捕获图像中的空间层次结构。例如，ResNet 或 YOLO（You Only Look Once）等架构展示了深度学习如何处理图像分类和实时目标检测等任务。ResNet 的跳跃连接通过缓解梯度消失问题，使得训练非常深的神经网络成为可能，而 YOLO 将图像分割成网格，以便一次性预测边界框和类别概率。这些模型使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架在大型数据集（例如 ImageNet）上进行训练，通过反向传播调整数百万个参数以最小化预测误差。这种数据驱动的方法允许模型泛化处理光照、角度或遮挡的变化，而这些变化对基于规则的系统会带来挑战。
对于开发者来说，深度学习通过提供可重用的架构和预训练模型，简化了构建强大的计算机视觉系统。例如，迁移学习允许开发者在有限的标记数据下，对在大型数据集（如 ImageNet）上预训练的模型进行微调，以适应特定任务。医疗影像应用可以调整一个预训练的 CNN，通过在较小的带标注扫描数据集上重新训练其最后一层，来检测 X 光片中的肿瘤。OpenCV 等工具和 Keras 等库进一步抽象了复杂性，提供用于数据增强、模型评估和部署的 API。尽管训练深度学习模型需要大量的计算资源，但云平台和优化的硬件（GPU/TPU）使这些工作流程变得易于访问。通过自动化特征提取和提供灵活的框架，深度学习已成为现代计算机视觉的基础工具。